基于高斯采样优化Gmapping的SLAM方法

胥德玉; 杨智刚; 胡成彬

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基于高斯采样优化Gmapping的SLAM方法

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摘要

针对现在移动机器人(Robot Operating System,ROS)的导航问题,传统基于粒子滤波的即时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法包括Gmapping等在粒子传播过程中出现误差较大、无法适应大环境等问题,提出一种基于高斯采样优化的方法。由于激光雷达匹配的数据方差和误差比运动学模型更小,可以对运动学模型传播的预测(proposal)分布在一个比较狭小的区域内采样,并将激光匹配数据替换成高斯分布,从而可以用更少的粒子便覆盖机器人的概率分布,实现更好的SLAM建图与定位效果。实验结果表明,优化的Gmapping在建图细节上处理得更好,有利于后续机器人的导航与路径规划。

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来源
《信息与电脑》 |2022年第7期|76-79|共5页
作者
胥德玉; 杨智刚; 胡成彬;
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作者单位

四川农业大学机电学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
即时定位与建图; 粒子滤波; 高斯分布; 移动机器人;

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