【摘 要】
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提出了一种基于相对观测量的合作快速同时定位与建图(FastSLAM)算法,即合作FastSLAM算法.给出了机器人合作定位的系统模型,假设每个机器人装配上能够测量与附近机器人之间相
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提出了一种基于相对观测量的合作快速同时定位与建图(FastSLAM)算法,即合作FastSLAM算法.给出了机器人合作定位的系统模型,假设每个机器人装配上能够测量与附近机器人之间相对位置和识别附近机器人的外部传感器.仅用机器人自身当作路标来对多机器人系统中每一个成员进行相对定位,分析了多机器人合作定位中相对观测量的约束关系.将多机器人运动信息和相对观测量与FastSLAM相结合,估计出机器人路径轨迹的后验概率分布,从而生成预测粒子,并计算每个粒子的权重,最后进行重采样使其能够递归估计修正机器人组中每个机器人的位置.仿真结果证明了该算法的有效性.
This paper proposes a FastSLAM algorithm based on relative observables, namely FastSLAM algorithm, and gives the system model of cooperative positioning of robots.It is assumed that each robotic assembly can measure relative to nearby Robots Position and identify the external sensors of nearby robots.Only use the robot itself as a signpost to locate each member in a multi-robot system and analyze the constraint relationship of relative observables in multi-robot cooperative locating.Make the information of multi-robot motion relative to The combination of observations and FastSLAM estimates the posterior probability distribution of the robot’s path trajectory, generates predicted particles and calculates the weight of each particle, and finally resamples it to recursively estimate and correct the position of each robot in the robot group. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
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