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改进 RBPF 的移动机器人同步定位与地图构建

作者:罗元   出版商:重庆邮电大学 国家信息无障碍工程研发中心   出版日期:2015 年 6 月


        摘 要: 传统 Rao-Blackwellized 粒子滤波器( RBPF ) 在移动机器人同步定位与地图构建( SLAM ) 研究中,存在算法复杂 度过高 、 占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法 。 在某一特定状态的一组粒子集中,粒子 的统计特性是一致的,改进算法从中选取一个代表粒子,进行卡尔曼更新步骤,并在同一粒子集中重复使用 。 同时结合 Gmapping 算法的建议分布和自适应重采样技术 。 实际 Pioneer III 移动机器人在机器人操作系统( ROS ) 平台上进行的 实验表明,该方法在保证栅格地图精度的同时能提高系统的实时性,降低复杂度,提高运算速度 。


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