【摘要】：針對(duì)地圖融合時(shí)多機(jī)器人位姿估計(jì)過(guò)程中互協(xié)方差未知的問(wèn)題,提出了一種基于協(xié)方差交叉點(diǎn)(covariance intersection,CI)因子圖的2D地圖融合算法.首先通過(guò)坐標(biāo)變換矩陣實(shí)現(xiàn)機(jī)器人坐標(biāo)到全局坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換,然后以最小化非線性性能指標(biāo)為原則求取局部的估計(jì)信息權(quán)重,通過(guò)算法融合各局部估計(jì)信息,計(jì)算出融合點(diǎn)的位姿和互協(xié)方差.最后通過(guò)協(xié)方差通用公式,計(jì)算出融合點(diǎn)到下一級(jí)變量節(jié)點(diǎn)的概率約束(協(xié)方差),進(jìn)而完成因子圖融合.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有一定的可行性.
[Abstract]:In order to solve the problem of unknown mutual covariance in multi-robot pose estimation in map fusion, a 2D map fusion algorithm based on covariance intersection (CI) factor graph is proposed. Firstly, the coordinate transformation matrix is used to realize the transformation of robot coordinates to global coordinates, then the local estimated information weights are obtained based on minimization of nonlinear performance index, and the local estimated information is fused by the algorithm. The pose and covariance of fusion point are calculated. Finally, by using the general covariance formula, the probability constraint (covariance) from the fusion point to the next variable node is calculated, and then the factor graph fusion is completed. Experimental results show that the algorithm is feasible.
【作者單位】： 集美大學(xué)計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：福建省科技計(jì)劃(2017H0026,2014H0033)
【分類(lèi)號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2191258