基于优化RBPF的同时定位与地图构建

发布时间：2017-06-05 06:00

  本文关键词：基于优化RBPF的同时定位与地图构建，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：以优化的Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)为基础,实现了室内移动机器人同时定位与地图构建(SLAM).结合移动机器人的运动模型和观测模型,设计一种基于退火参数优化混合提议分布的RBPF算法,以退火参数调控两者在混合提议分布中的比例,使改进的提议分布更加接近真实状态;针对重采样后粒子退化效应,提出一种基于等级的自适应局部重采样(APRR)算法.在机器人操作系统(ROS)平台上,使用配有URG激光器的Pioneer3-DX机器人对改进算法进行实验验证,结果表明:改进算法能减少所需粒子数,保持粒子多样性,降低计算复杂度,在不同环境下在线创建高精度的2-D栅格地图.
【作者单位】： 重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心;
【关键词】： 同时定位与地图构建 混合提议分布 重采样 机器人操作系统 先锋机器人
【基金】：重庆市教委科学技术研究基金资助项目(KJ130512)
【分类号】：TP242.6
【正文快照】： 自主移动机器人的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题可描述为:在未知环境中,移动机器人通过机载传感器(如视觉传感器、里程计激光等)来感知环境信息,逐步构建周围环境地图,同时运用此地图对其位置和姿态进行估计[1].该问题一直是移动机器人

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  本文关键词：基于优化RBPF的同时定位与地图构建，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：423030