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文檔簡介
1、移動機器人同步定位與地圖構(gòu)建(SLAM)問題可描述為移動機器人在未知環(huán)境中移動時對自身位姿的確定和環(huán)境特征的估計。該問題的解決是實現(xiàn)機器人真正自主移動的關(guān)鍵。目前，對于該問題的研究已經(jīng)成為了移動機器人導航定位領(lǐng)域的熱點問題。近十年來，對于SLAM的研究有了很大的進展，并相繼應用到許多環(huán)境下。
本文對移動機器人的同步定位與地圖構(gòu)建方法進行了深入的研究，介紹了兩類主流的SLAM解決方法：卡爾曼濾波框架下的EKF-SLAM算法和
2、粒子濾波框架下的FastSLAM算法。然后在通過仿真實驗實現(xiàn)傳統(tǒng)算法的過程中分析了這兩類傳統(tǒng)SLAM算法各自的優(yōu)缺點，提出了一種改進的混合SLAM算法——UnscentedFastSLAM算法。該算法對FastSLAM2.0算法作了進一步的改進，用無跡粒子濾波(UPF)取代傳統(tǒng)粒子濾波(PF)對機器人位姿作遞歸估計，用無跡卡爾曼濾波(UKF)來取代擴展卡爾曼濾波(EKF)對地圖特征作遞歸估計。該算法以UT變換為基礎(chǔ)，用采樣策略逼近非線性
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