利用旋转超声波传感器阵列重建 L 形曲面的最小类熵方法
机器人学
2014-01-22 v1
摘要
本文提出了一种新算法，通过处理超声波数据精确重建两个光滑正交曲面。该技术首先对波形能量指标进行初步分析，以将数据分类为属于两个平面之一。随后，受 Gibbs 熵数学定义的启发，通过最小化非线性代价函数，能够在存在离群数据的情况下稳健地估计平面参数。这些离群点主要归因于曲面相交区域产生的多次反射效应。该扫描系统由四个低成本的超声波传感器组成，通过精密伺服数字电机旋转，以获取各方向上的距离测量值。文中给出了实验结果，并与经典的最小二乘法进行了比较，证明了所提方法在精度和可靠性方面的潜力。
引用
@article{arxiv.1401.5224,
title = {Least Entropy-Like Approach for Reconstructing L-Shaped Surfaces Using a Rotating Array of Ultrasonic Sensors},
author = {Nicola Ivan Giannoccaro and Giovanni Indiveri and Luigi Spedicato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.5224},
year = {2014}
}
备注
15 pages, 15 figures