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文檔簡介
1、同步定位且能夠精確構(gòu)建環(huán)境地圖的能力是機器人實現(xiàn)真正自主的必要前提?;诳柭鼮V波器的SLAM算法有兩個突出的缺陷:計算的復(fù)雜性以及對數(shù)據(jù)融合誤差非常敏感,使其不能在大的實際環(huán)境中廣泛應(yīng)用。 本文介紹了同步定位與地圖構(gòu)建的通用框架、理論模型,建立了AS-RF機器人運動模型和觀測模型,給出了采樣位姿、狀態(tài)更新、地圖建立及管理等方面的相關(guān)公式。利用基于Rao-Blackwellized粒子濾波器的FastSLAM算法,并建立其二維仿
2、真模型。通過改變加入到系統(tǒng)的觀測量和控制量噪聲大小,比較FastSLAM和EKF-SLAM的表現(xiàn)。仿真結(jié)果表明,在數(shù)據(jù)融合不確定性的非常大的環(huán)境中,當加入相同的噪聲時,F(xiàn)astSLAM算法對路徑和路標的估計誤差均遠小于基于卡爾曼濾波器的SLAM算法,而且FastSLAM能夠構(gòu)建更準確的地圖。 針對單獨使用里程計進行長距離定位會產(chǎn)生較大的角度誤差的問題,本文運用了一種激光傳感器和里程計融合的定位導(dǎo)航方法:采用哈夫變換提取激光掃描數(shù)
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