-
题名改进RBPF的移动机器人同步定位与地图构建
被引量：9
- 1
-
-
作者
罗元
余佳航
汪龙峰
王运凯
-
机构
重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第3期460-464,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51075420)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ120519)
-
文摘
传统Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)在移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)研究中,存在算法复杂度过高、占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法。在某一特定状态的一组粒子集中,粒子的统计特性是一致的,改进算法从中选取一个代表粒子,进行卡尔曼更新步骤,并在同一粒子集中重复使用。同时结合Gmapping算法的建议分布和自适应重采样技术。实际Pioneer III移动机器人在机器人操作系统(ROS)平台上进行的实验表明,该方法在保证栅格地图精度的同时能提高系统的实时性,降低复杂度,提高运算速度。
-
关键词
移动机器人
RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器
同步定位与地图构建(SLAM)
Gmapping算法
自适应重采样技术
-
Keywords
mobile robot
Rao-Blackwellized particle filter
simultaneous localization and mapping（SLAM）
Gmapping algorithm
adaptive resampling methods
-
分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
