【摘要】：對于移動機器人研究領(lǐng)域來說,現(xiàn)階段研究熱點是如何在全球定位系統(tǒng)失效的情況下同時定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)。對于單個機器人SLAM已經(jīng)有很多解決方案,然而當轉(zhuǎn)移到多機器人平臺時,對于存在的問題又面臨很多新的挑戰(zhàn)。本文首先分析了多機器人SLAM,著重探討了多機器人SLAM后端優(yōu)化算法。分析了多機器人SLAM研究過程中遇到的不同問題,以及現(xiàn)階段這些問題的處理算法。討論了多機器人SLAM中擴展卡爾曼濾波、擴展信息濾波、粒子濾波、基于圖優(yōu)化的SLAM、地圖融合等后端優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀,分析了算法的優(yōu)缺點,并提出了未來發(fā)展的方向。
[Abstract]:In the field of mobile robot research, the current research focus is how to simultaneously locate and map (simultaneous localization and mapping,SLAM in the event of global positioning system (GPS) failure. There are many solutions for single robot SLAM, however, when moving to multi-robot platform, there are many new challenges to the existing problems. In this paper, the optimization algorithm of multi-robot SLAM back-end is discussed in detail by analyzing multi-robot SLAM,. This paper analyzes the different problems encountered in the research of multi-robot SLAM and the processing algorithms of these problems at the present stage. This paper discusses the research status of back-end optimization algorithms such as extended Kalman filter, extended information filter, particle filter and SLAM, map fusion based on graph optimization in multi-robot SLAM, analyzes the advantages and disadvantages of the algorithm, and puts forward the future development direction.
【作者單位】： 陸軍裝甲兵學(xué)院控制工程系;
【分類號】：TP242

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本文編號：2260071