【摘 要】
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以优化的Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)为基础,实现了室内移动机器人同时定位与地图构建(SLAM).结合移动机器人的运动模型和观测模型,设计一种基于退火参数优化混合提议
【机 构】
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重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心,
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以优化的Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)为基础,实现了室内移动机器人同时定位与地图构建(SLAM).结合移动机器人的运动模型和观测模型,设计一种基于退火参数优化混合提议分布的RBPF算法,以退火参数调控两者在混合提议分布中的比例,使改进的提议分布更加接近真实状态;针对重采样后粒子退化效应,提出一种基于等级的自适应局部重采样(APRR)算法.在机器人操作系统(ROS)平台上,使用配有URG激光器的Pioneer3-DX机器人对改进算法进行实验验证,结果表明:改进算法能减少所需粒子数,保持粒子多样性,降低计算复杂度,在不同环境下在线创建高精度的2-D栅格地图.
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