一种改进的几何约束分枝定界SLAM重定位算法

摘要：

重定位技术是机器人在已有SLAM地图的环境中依靠自身传感器重新获得定位信息的关键技术.几何约束分枝定界重定位(GCBB)算法是一种有效的方法,但是其存在计算速度慢的缺点.针对GCBB算法的不足,从两个方面对其进行改进:一是采用分组方式进行数据关联;二是结合传感器探测范围在局部区域中选择特征进行数据关联.仿真结果表明,所提出的快速几何约束分枝定界重定位(FGCBB)算法能够正确实现重定位,且计算复杂度与观测数目两者之间服从线性关系,当处理观测数目较多的问题时,FGCBB的计算效率明显优于GCBB算法.

关键词：重定位、几何约束分枝定界算法、同时定位与地图创建、联合相容

所属期刊栏目：39

分类号：TN98-34;TP24

资助基金：江苏省自然科学基金青年基金项目BK20140794;中国博士后科学基金面上项目2014M551599;无锡职业技术学院科研基金项目BT2012-06;江苏省高校"青蓝工程"基金

在线出版日期：2016-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-144,149