非结构化场景下移动机器人FastSLAM应用研究

宋鑫坤; 陈万米; 徐昱琳; 张雷; 朱明

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非结构化场景下移动机器人FastSLAM应用研究

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FastSLAM算法是当前移动机器人自定位与自建地图领域中研究的热点和关键.系统论述FastSLAM关键技术及基本理论,并设计非结构化场景进行自定位与自建地图应用研究.首先,对贝叶斯滤波理论进行了概述,得到移动机器人SLAM问题的基本贝叶斯滤波递归形式;其次,应用Rao-Blackwellised理论将状态分解为采样部分和解析部分进行讨论,得到SLAM问题的解耦形式;再次,论述了算法中序贯和综合重采样粒子滤波器;最后给出FastSLAM伪算法的整体实现过程,给出在非结构化场景下仿真结果.仿真结果表明FastSLAM算法在非结构化场景下能够有效快速地实现自定位与地图创建,当取粒子数合适时,在快速性和精确性方面都能够达到理想效果.

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来源
《计算机技术与发展》 |2010年第2期|95-98102|共5页
作者
宋鑫坤; 陈万米; 徐昱琳; 张雷; 朱明;
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作者单位

上海大学;

机电工程与自动化学院;

上海;

200072;

上海大学;

机电工程与自动化学院;

上海;

200072;

上海市电站自动化技术重点实验室;

上海;

200072;

上海大学;

机电工程与自动化学院;

上海;

200072;

上海市电站自动化技术重点实验室;

上海;

200072;

上海大学;

机电工程与自动化学院;

上海;

200072;

上海大学;

机电工程与自动化学院;

上海;

200072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
FastSLAM; 贝叶斯滤波; Rao-Blackwellised分解; 粒子滤波器; 非结构化场景;

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