一种基于CI因子图的多机器人2D地图融合算法

发布时间：2018-08-19 09:31

【摘要】：针对地图融合时多机器人位姿估计过程中互协方差未知的问题,提出了一种基于协方差交叉点(covariance intersection,CI)因子图的2D地图融合算法.首先通过坐标变换矩阵实现机器人坐标到全局坐标的转换,然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的估计信息权重,通过算法融合各局部估计信息,计算出融合点的位姿和互协方差.最后通过协方差通用公式,计算出融合点到下一级变量节点的概率约束(协方差),进而完成因子图融合.实验结果表明,该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.
【作者单位】： 集美大学计算机工程学院;
【基金】：福建省科技计划(2017H0026,2014H0033)
【分类号】：TP242

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本文编号：2191258