移动机器人SLAM改进算法的分析与实现

付强; 张宏静; 赵建伟; 许书钰

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移动机器人SLAM改进算法的分析与实现

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为解决移动机器人扩展卡尔曼滤波(EKF-SLAM)算法计算复杂、精确度不高及易受干扰的缺点,提出一种基于最优平滑滤波理论的改进同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法.详细介绍算法的改进过程,通过Matlab软件对其位置轨迹跟踪误差及标准差进行仿真分析,基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)系统的实验平台,在室内走廊进行SLAM实验以测试改进算法的效果.结果表明,改进的SLAM算法精度高、抗干扰能力强,能实现移动机器人的即时定位与地图构建.基于ROS系统的软件平台能简化开发难度,提升移动机器人的智能化.

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来源
《兵工自动化》 |2018年第9期|86-89|共4页
作者
付强; 张宏静; 赵建伟; 许书钰;
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作者单位

北京信息职业技术学院软件工程系;

北京 100018;

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;

北京 100083;

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;

北京 100083;

北京科技大学自动化学院;

北京 100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
移动机器人; EKF-SLAM; 平滑滤波; 改进SLAM算法; ROS;

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