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基于RBPF-SLAM构图算法的优化与验证
Optimization and verification of RBPF-SLAM composition algorithm
2025-04-14 09:57
康文,杨旭东,朱学军*,王鹏,杨越文 ()
针对定位与构图 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法有的粒子退化及多样性耗散等问题,分析研究了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法的基本原理,本文提出一种匹配特征的建议分布函数算法,此算法同时考量机器人的运动和机器人最近的观察结果,这大大降低了滤波预测过程中机器人姿态的不确定性。本文采用选择性重采样的方法,从而减少采样粒子个数、减少了计算量。通过仿真与试验表明,本文提出的算法在机器人操作系统 (Robot Operation System, ROS)中,使用机器人平台可在不同的障碍物复杂空间下构建出准确性较高的环境地图。
来源:数字仿真论坛