基于粒子滤波的智能机器人定位算法

• 作者: 章弘凯 范光宇 陈年生
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 定位 粒子滤波 蒙特卡洛 匹配 分组阶梯式阈值判断
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 134-140,199
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 5796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.02.021

摘要

自主定位是智能机器人的关键性技术.针对轮式智能机器人在使用里程计、激光雷达进行定位过程中存在较大误差的问题,联合双目摄像机和激光雷达数据,提出基于粒子滤波的自适应蒙特卡洛(AMCL)优化定位算法.预测阶段,利用双目摄像机和激光雷达数据改善提议分布,减少滤波过程中重采样的粒子数,用更少的粒子数来估计机器人的后验概率分布.在激光雷达匹配点云时,提出一种分组阶梯式阈值判断法,在不降低点云匹配效果的情况下,有效降低现有的迭代最近点(ICP)匹配算法的计算量.为了验证改进算法的性能,在四轮智能机器人平台上进行实验.结果表明:改进的AMCL优化定位算法可以有效提高机器人的定位精度,具有较好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范光宇	上海电机学院电子信息学院	17	17	2.0	3.0
2	陈年生	上海电机学院电子信息学院	21	117	4.0	10.0
3	章弘凯	上海电机学院电子信息学院	1	0	0.0	0.0