同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每...同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。展开更多
多机器人系统的通信状况能够直接影响协作同时定位与地图创建(Cooperative simultaneous localization and mapping,CSLAM)算法的设计和实现.根据对多机器人通信状况所作出假设的侧重点不同,对多机器人CSLAM算法研究现状和进展进行综述...多机器人系统的通信状况能够直接影响协作同时定位与地图创建(Cooperative simultaneous localization and mapping,CSLAM)算法的设计和实现.根据对多机器人通信状况所作出假设的侧重点不同,对多机器人CSLAM算法研究现状和进展进行综述.首先,简要介绍了基于完全连通通信条件的集中式CSLAM算法的特点和缺陷;其次,结合多机器人系统初始相对位姿关系未知的情况,从地图配准、数据关联和地图融合等三个方面,对基于通信范围或者带宽受限条件的分布式CSLAM算法的地图合并问题进行了分析和阐述;进而重点对考虑稀疏–动态通信状况的分布式CSLAM算法的最新研究成果进行了归纳总结.最后指出多机器人CSLAM研究领域今后的研究方向.展开更多
文摘同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。
文摘多机器人系统的通信状况能够直接影响协作同时定位与地图创建(Cooperative simultaneous localization and mapping,CSLAM)算法的设计和实现.根据对多机器人通信状况所作出假设的侧重点不同,对多机器人CSLAM算法研究现状和进展进行综述.首先,简要介绍了基于完全连通通信条件的集中式CSLAM算法的特点和缺陷;其次,结合多机器人系统初始相对位姿关系未知的情况,从地图配准、数据关联和地图融合等三个方面,对基于通信范围或者带宽受限条件的分布式CSLAM算法的地图合并问题进行了分析和阐述;进而重点对考虑稀疏–动态通信状况的分布式CSLAM算法的最新研究成果进行了归纳总结.最后指出多机器人CSLAM研究领域今后的研究方向.
