基于粒子滤波的智能机器人定位算法

发布时间：2021-08-04 02:00

　　自主定位是智能机器人的关键性技术。针对轮式智能机器人在使用里程计、激光雷达进行定位过程中存在较大误差的问题,联合双目摄像机和激光雷达数据,提出基于粒子滤波的自适应蒙特卡洛（AMCL）优化定位算法。预测阶段,利用双目摄像机和激光雷达数据改善提议分布,减少滤波过程中重采样的粒子数,用更少的粒子数来估计机器人的后验概率分布。在激光雷达匹配点云时,提出一种分组阶梯式阈值判断法,在不降低点云匹配效果的情况下,有效降低现有的迭代最近点（ICP）匹配算法的计算量。为了验证改进算法的性能,在四轮智能机器人平台上进行实验。结果表明:改进的AMCL优化定位算法可以有效提高机器人的定位精度,具有较好的实用性。 

【文章来源】：计算机应用与软件. 2020,37(02)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

激光雷达坐标系

如图2所示,在实际过程中,当双目摄像机识别出关键位置的图像时,将激光雷达数据和双目摄像机数据进行匹配,对应环境中的同一特征点。设双目摄像机扫描到物体点特征的角度为以下形式:

旋转矩阵变换

【参考文献】：
硕士论文
[1]移动机器人路径规划与运动控制研究[D]. 许金鹏.中北大学 2018
[2]基于ROS的自主移动机器人系统设计与实现[D]. 沈俊.西南科技大学 2016



本文编号：3320766