基于優(yōu)化RBPF的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建
本文關(guān)鍵詞:基于優(yōu)化RBPF的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:以優(yōu)化的Rao-Blackwellized粒子濾波器(RBPF)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM).結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型和觀測(cè)模型,設(shè)計(jì)一種基于退火參數(shù)優(yōu)化混合提議分布的RBPF算法,以退火參數(shù)調(diào)控兩者在混合提議分布中的比例,使改進(jìn)的提議分布更加接近真實(shí)狀態(tài);針對(duì)重采樣后粒子退化效應(yīng),提出一種基于等級(jí)的自適應(yīng)局部重采樣(APRR)算法.在機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)平臺(tái)上,使用配有URG激光器的Pioneer3-DX機(jī)器人對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明:改進(jìn)算法能減少所需粒子數(shù),保持粒子多樣性,降低計(jì)算復(fù)雜度,在不同環(huán)境下在線創(chuàng)建高精度的2-D柵格地圖.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)信息無(wú)障礙工程與機(jī)器人技術(shù)研發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】: 同時(shí)定位與地圖構(gòu)建 混合提議分布 重采樣 機(jī)器人操作系統(tǒng) 先鋒機(jī)器人
【基金】:重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究基金資助項(xiàng)目(KJ130512)
【分類號(hào)】:TP242.6
【正文快照】: 自主移動(dòng)機(jī)器人的同步定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)問題可描述為:在未知環(huán)境中,移動(dòng)機(jī)器人通過機(jī)載傳感器(如視覺傳感器、里程計(jì)激光等)來(lái)感知環(huán)境信息,逐步構(gòu)建周圍環(huán)境地圖,同時(shí)運(yùn)用此地圖對(duì)其位置和姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)[1].該問題一直是移動(dòng)機(jī)器人
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本文關(guān)鍵詞:基于優(yōu)化RBPF的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號(hào):423030
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