【摘 要】
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如何构建准确可靠的环境模型一直是移动机器人的研究热点。2.5维地图是环境建模常用的环境描述方法。但是在野外环境中,由于机器人运动过程中存在的振动以及传感器的误差,造
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院大学,广州中国科学院沈阳自动化研究所分所
【基金项目】
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国家自然科学基金(91748130);国家重点研发计划(2018YFC0810100);青促会和中科院联合基金(6141A01061601);广东省科技计划(2017B010116002)资助项目
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如何构建准确可靠的环境模型一直是移动机器人的研究热点。2.5维地图是环境建模常用的环境描述方法。但是在野外环境中,由于机器人运动过程中存在的振动以及传感器的误差,造成高程地图出现偏差,偏差的范围将直接影响机器人路径规划的成败。传统的概率估计方法易于实现高程值的估计,但无法获得高程的可靠范围。为了解决这一问题,本文提出了一种基于鲁棒高程边界的地面机器人环境建模方法。首先构建传感器测量模型并获取测量误差的边界描述,在此基础之上,利用集员估计方法实现高程误差范围边界的估计,并给出了可通过性分析,最后利用实验验证
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