改进RBP F的移动机器人同步定位与地图构建

• 作者: 余佳航 汪龙峰 王运凯 罗元
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 460-464
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201404024

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	192	1681	17.0	31.0
2	余佳航	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	2	29	2.0	2.0
3	汪龙峰	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	2	29	2.0	2.0
4	王运凯	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	1	17	1.0	1.0