计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (30): 26-29.
郭利进,王化祥,孟庆浩,邱亚男
GUO Li-jin,WANG Hua-xiang,MENG Qing-hao,QIU Ya-nan
摘要: 针对未知环境中移动机器人同时定位和地图创建(Simultaneous Localization and Map Building,SLAM)由于机器人位姿和环境地图都不确定导致定位和地图创建变得更加复杂,提出一种局部最优(全局次优)参数法,即通过局部最优的位姿创建局部最优的环境地图,再通过局部最优的环境地图寻求局部最优的位姿,如此交替进行,直到得到全局确定性的位姿和确定性的环境地图。实验结果表明,同标准的基于粒子滤波的SLAM 算法(Particle Filtering-SLAM,PF-SLAM)比较,改进的算法提高了机器人SLAM过程中定位的准确度和地图创建的精确度,为机器人在未知的室外大环境同时定位和地图创建提供新的方法。