面向观测融合和吸引因子的多机器人主动SLAM

王贺彬; 葛泉波; 刘华平; 袁小虎

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面向观测融合和吸引因子的多机器人主动SLAM

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针对未知环境下多机器人主动SLAM(simultaneous localization and mapping)存在不能完全遍历环境、定位精度不理想等问题,本文基于 EKF-SLAM(extended Kalman filter-simultaneous localization and mapping)算法提出一种多机器人主动SLAM算法.通过引入吸引因子,增强多机器人系统之间的交流,提升机器人自身定位精度与环境建图精度,同时又引导多机器人团队进行探索环境.当同一地标被多个机器人观测到,采用凸组合融合方法融合各个机器人对地标的估计,从而降低被估计地标的不确定度.仿真结果表明,所提算法能够对环境进行覆盖遍历,提升对地标估计的定位精度.

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来源
《智能系统学报》 |2021年第2期|371-377|共7页
作者
王贺彬; 葛泉波; 刘华平; 袁小虎;
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作者单位

杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018;

同济大学电子与信息工程学院上海201804;

清华大学计算机科学与技术系北京100084;

清华大学自动化系北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP510.80;
关键词
主动同时定位与建图; 多机器人协作; 吸引因子; 凸组合融合; 扩展卡尔曼滤波器; 最优控制; 互信息; 多目标优化;

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