基于粒子滤波的移动机器人SLAM改进算法

• 作者: 孟庆浩 王化祥 邱亚男 郭利进
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 局部最优参数法 同时定位和地图创建 粒子滤波算法 贝叶斯规则 栅格地图
• 年，卷（期）: 2007,（30）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 字数: 3012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.30.008

摘要

针时未知环境中移动机器人同时定位和地图创建(Simultaneous Localization and Map Building,SLAM)由于机器人位姿和环境地图都不确定导致定位和地图创建变得更加复杂,提出一种局部最优(全局次优)参数法,即通过局部最优的位姿创建局部最优的环境地图,再通过局部最优的环境地图寻求局部最优的位姿,如此交替进行,直到得到全局确定性的位姿和确定性的环境地图.实验结果表明,同标准的基于粒子滤波的SLAM算法(Particle Filtering-SLAM,PF-SLAM)比较,改进的算法提高了机器人SLAM过程中定位的准确度和地图创建的精确度,为机器人在未知的室外大环境同时定位和地图创建提供新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王化祥	天津大学电气与自动化工程学院	212	2676	24.0	36.0
2	孟庆浩	天津大学电气与自动化工程学院	37	554	13.0	22.0
3	邱亚男	天津大学电气与自动化工程学院	5	47	5.0	5.0
4	郭利进	天津大学电气与自动化工程学院	9	97	5.0	9.0