基于粒子滤波的未知环境下机器人同时定位、地图构建与目标跟踪

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为了解决机器人在未知环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的机器人同时定位、地图构建与目标跟踪方法.该方法采用Rao-Blackwellized粒子滤波器对机器人位姿状态、标志柱分布和目标位置同时进行估计.该方法中,粒子群的总体分布情况表征机器人位姿状态,而每个粒子均包含2类EKF滤波器,其中一类用来完成对标志柱分布的估计,另一类用来完成对目标状态的估计,粒子的权值则由粒子状态相对于标志柱和目标状态2类相似度共同产生.通过仿真和实体机器人实验验证了该方法的有效性.
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