面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小S...面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小SLAM非线性模型线性化误差、提高SLAM精度的目的;2)在SLAM中直接传播误差协方差矩阵的平方根因子,避免了耗费时间的协方差矩阵分解与重构过程,提高了SLAM计算效率.通过仿真、实验将提出的SLAM算法与FastSLAM2.0、UFastSLAM两种算法进行对比,结果表明本文算法在SLAM性能上优于另两者.展开更多
文摘面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小SLAM非线性模型线性化误差、提高SLAM精度的目的;2)在SLAM中直接传播误差协方差矩阵的平方根因子,避免了耗费时间的协方差矩阵分解与重构过程,提高了SLAM计算效率.通过仿真、实验将提出的SLAM算法与FastSLAM2.0、UFastSLAM两种算法进行对比,结果表明本文算法在SLAM性能上优于另两者.
