基于高斯牛顿收敛的hectorslam线性插值优化算法

季欣; 何涛; 宋子斌

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基于高斯牛顿收敛的hectorslam线性插值优化算法

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对于在应用在灾后搜索救援任务的机器人,其关键能力是在灾难地点进行自主探索.在许多应用场景中,比如城市搜救和搜索(USAR)机器人,需要去获取未知环境的地图.我们提出了一个占用较少计算资源的算法.利用双线性插值来获得栅格地图任意点的梯度值,通过高斯-牛顿方法,将每一帧新的观测数据与现有地图的最优位姿对齐.这个算法可以实现更加准确的建图和定位的功能.

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来源
《河北农机》 |2021年第14期|38-39|共2页
作者
季欣; 何涛; 宋子斌;
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作者单位

北京信息科技大学;

北京信息科技大学;

北京信息科技大学;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
高斯牛顿法; Hector SLAM; 双线性插值;

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