基于激光扫描和迭代贝叶斯策略的定位

• 作者: 孙作雷 张波 曾连荪 许亚芳
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 线性化问题 机器人定位 激光扫描 特征提取 迭代贝叶斯
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 3333-3338
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.12.033

摘要

传统贝叶斯数据融合算法中存在线性化缺陷，其在融合测量信息与里程计信息时，不能充分利用测量信息，导致机器人的定位出现较大误差。针对该问题，基于原始激光扫描数据进行特征提取，在得到有效测量信息后，引入迭代贝叶斯数据融合策略，利用非线性最优方式，通过一系列线性化点逐步接近最佳收敛值，达到降低定位误差的目的。实验中，将该特征提取方法应用于 Victoria Park 数据集，对迭代贝叶斯数据融合算法和传统算法进行性能比较，比较结果表明，该算法的定位轨迹与真实路径的吻合程度更高，相同条件下，对噪声的容忍能力更强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张波	中国科学院上海高等研究所	209	2133	20.0	38.0
2	曾连荪	上海海事大学信息工程学院	96	298	10.0	12.0
3	孙作雷	上海海事大学信息工程学院	24	61	4.0	6.0
4	许亚芳	上海海事大学信息工程学院	2	6	2.0	2.0