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基于优化Gmapping算法的巷道喷浆机器人建图研究
被引量：
4
1
作者
韩彦峰
李君君
肖科
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期118-126,共9页
为了满足煤矿巷道喷浆机器人自主移动对精确环境地图的需求,对Gmapping算法在大场景中易发生权值退化和粒子贫化,导致机器人位姿估计误差过大以及地图重叠、分层等一致性变差的问题,提出分类回收重采样算法.在重采样过程中,按比例将低...
为了满足煤矿巷道喷浆机器人自主移动对精确环境地图的需求,对Gmapping算法在大场景中易发生权值退化和粒子贫化,导致机器人位姿估计误差过大以及地图重叠、分层等一致性变差的问题,提出分类回收重采样算法.在重采样过程中,按比例将低权重粒子修正回收,充分利用现有信息,在抑制权值退化的同时尽量保护粒子多样性.试验结果表明,在对ACES building和MIT Killian Court数据集进行建图时,对利用传统算法定位和建图效果很差的粒子数,改进后的Gmapping算法仍能将机器人平移误差和旋转误差维持在较低的水平,并能获得清晰、准确的环境地图;采用分类回收重采样算法后期粒子分布情况更加符合粒子滤波要求,验证了分类回收重采样算法的有效性.
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关键词
巷道
地图构建
分类回收重采样算法
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职称材料
题名
基于优化Gmapping算法的巷道喷浆机器人建图研究
被引量：
4
1
作者
韩彦峰
李君君
肖科
机构
重庆大学机械与运载工程学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期118-126,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB1304800)。
文摘
为了满足煤矿巷道喷浆机器人自主移动对精确环境地图的需求,对Gmapping算法在大场景中易发生权值退化和粒子贫化,导致机器人位姿估计误差过大以及地图重叠、分层等一致性变差的问题,提出分类回收重采样算法.在重采样过程中,按比例将低权重粒子修正回收,充分利用现有信息,在抑制权值退化的同时尽量保护粒子多样性.试验结果表明,在对ACES building和MIT Killian Court数据集进行建图时,对利用传统算法定位和建图效果很差的粒子数,改进后的Gmapping算法仍能将机器人平移误差和旋转误差维持在较低的水平,并能获得清晰、准确的环境地图;采用分类回收重采样算法后期粒子分布情况更加符合粒子滤波要求,验证了分类回收重采样算法的有效性.
关键词
巷道
地图构建
分类回收重采样算法
Keywords
tunnels
mapping
classification recovery resampling algorithm
分类号
TD353 [矿业工程—矿井建设]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于优化Gmapping算法的巷道喷浆机器人建图研究
韩彦峰
李君君
肖科
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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