多机器人SLAM后端优化算法综述

• 作者: 卫恒 吕强 张洋 林辉灿 梁建
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多机器人 同时定位与地图构建 扩展卡尔曼滤波SLAM 扩展信息滤波SLAM 粒子滤波SLAM 基于图优化的SLAM 地图融合
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 2553-2565
• 页数: 13页
• 分类号: TP24
• 字数: 14633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.11.24

摘要

对于移动机器人研究领域来说,现阶段研究热点是如何在全球定位系统失效的情况下同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM).对于单个机器人SLAM已经有很多解决方案,然而当转移到多机器人平台时,对于存在的问题又面临很多新的挑战.本文首先分析了多机器人SLAM,着重探讨了多机器人SLAM后端优化算法.分析了多机器人SLAM研究过程中遇到的不同问题,以及现阶段这些问题的处理算法.讨论了多机器人SLAM中扩展卡尔曼滤波、扩展信息滤波、粒子滤波、基于图优化的SLAM、地图融合等后端优化算法的研究现状,分析了算法的优缺点,并提出了未来发展的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕强	陆军装甲兵学院控制工程系	7	32	4.0	5.0
2	卫恒	陆军装甲兵学院控制工程系	6	32	4.0	5.0
3	梁建	陆军装甲兵学院控制工程系	2	12	2.0	2.0
4	林辉灿	陆军装甲兵学院控制工程系	5	28	4.0	5.0
5	张洋	陆军装甲兵学院控制工程系	1	8	1.0	1.0