多机器人SLAM后端优化算法综述

发布时间：2018-10-09 16:53

【摘要】：对于移动机器人研究领域来说,现阶段研究热点是如何在全球定位系统失效的情况下同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)。对于单个机器人SLAM已经有很多解决方案,然而当转移到多机器人平台时,对于存在的问题又面临很多新的挑战。本文首先分析了多机器人SLAM,着重探讨了多机器人SLAM后端优化算法。分析了多机器人SLAM研究过程中遇到的不同问题,以及现阶段这些问题的处理算法。讨论了多机器人SLAM中扩展卡尔曼滤波、扩展信息滤波、粒子滤波、基于图优化的SLAM、地图融合等后端优化算法的研究现状,分析了算法的优缺点,并提出了未来发展的方向。
[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.
【作者单位】： 陆军装甲兵学院控制工程系;
【分类号】：TP242

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