基于层次结构的动态粒子树SLAM算法

摘要：

自发的全局定位能力是自主式移动机器人系统的一项重要功能.在导航定位领域,机器人需要对自己的位置和整个场景地图进行估计,这对于概率建模而言,无论是在计算上,还是可操作性上都是很难实现的,因此需要引入统计学中的采样来完成这一任务.SLAM算法的提出,让机器人导航有了巨大的进步,并且易于扩展,基于它的各种改进,可以支持对场景中动态物体,如人、搬动的桌椅等进行计算,不影响整个地图的建立.系统在原有SLAM算法基础上提出了一种基于层次结构的动态粒子树算法,通过分层次操作有效的维持了局部区域内的精度,并在全局上能保证地图的闭合,这使得算法能够很好的适应变化多样的家庭环境.并且动态粒子树结构能够在维持一个较小的存储空间的基础上,保持动态高效的全局信息更新,为整个系统的实时性、稳定性打下了良好的基础,使得整个系统能够很方便的移植到实际系统.

关键词：SLAM、动态粒子树、粒子滤波、层次化

所属期刊栏目：30

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：上海市科委项目12dz1500203,博士点基金20100071120033,国家863项目2011AA01A100

在线出版日期：2013-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：9-12