基于特征匹配和MCL的全局融合定位算法研究
传统的蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)算法在实时性以及定位精度上,都还存在改进的余地.通过将特征匹配和蒙特卡洛定位进行融合,对基于特征匹配和MCL的全局融合定位算法进行了研究.融合定位算法在蒙特卡洛定位的基础上,增加了线段特征匹配的过程,用于缩小定位的范围,从而改善定位精度和实时性.在MATLAB软件以及机器人的测试实验中,通过三角形运动路径来对比蒙特卡洛定位算法与融合定位算法的定位精度,实验结果表明融合定位算法的定位精度比蒙特卡洛定位算法提高了78％.
蒙特卡洛定位、激光雷达、全局定位、特征匹配、机器人操作系统
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TP242.6(自动化技术及设备)
民航联合研究基金资助U1633129;国家自然科学基金61501088;四川省科技计划项目2019YFG0119;中央高校基本科研业务费项目ZYGX2016J009
2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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