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时间:2019-01-09
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1、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
2、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 中图分类号:TN98?34;TP24文献标识码:A文章编号:1004?373X(2016)21?0141?04 Animprovedgeometricconstraintsbranchandboundrelocationalgorithm forsimultaneouslocalizationandmapping CAOXiaobing1,XUYicen2,GUO
3、Jianhui3,RUIChangying1 (1.SchoolofControlTechnology,WuxiInstituteofTechnology,Wuxi214121,China; 2.SchoolofMechanicalandElectricalTechnology,Wuxi13VocationalInstituteofCommerce,Wuxi214153,China; 3.The28thResearchInstituteofChinaElectronicsTechnology
4、GroupCorporation,Nanjing210007,China) Abstract:TherelocationtechnologyisakeytechnologyforrobottorecoverthelocationinformationbyitssensorintheexistingSLAM(simultaneouslocalizationandmapping)environment.Thegeometricconstraintsbranchandbound(GCBB)algori
5、thmisaneffectivemethod,butitscomputationspeedisslow.ToovercometheshortcomingofGCBBalgorithm,thealgorithmwasimprovedintwoaspects:thepacketmodeisselectedfordataassociation;thefeatureisselectedinlocalregionfordataassociationaccordingtothedetectionrangeof
6、thesensor.Thesimulationresultsshowthattheproposedfastgeometricconstrainsbranchandbound(FGCBB)algorithmcanrelocatecorrectly,boththecomputationalcomplexityandobservationquantityareinaccordwiththelinearrelation,andthecalculationefficiencyofFGCBBalgorithm
7、isbetterthanthatofGCBBalgorithmwhileprocessingmuchobservationquantity. Keywords:relocation;geometricconstraintbranchandboundalgorithm;simultaneouslocalizationandmapping;jointcompatibility 0引言13 当环境未知时,为使移动机器人实现自主行走,必须同时解决定位和地图创建问题,也称SLAM问题(Simultan
8、eousLocalizationandMapping)[1]。而其中的重定位则是研究在缺乏初始位姿等先验知识的前提下,使机器人根据其所携带的传感器测量值,确定自身在给定地图中的位置及姿态,此后可重新开始进行同时定位与地图创建。当无法获得GPS信号时,重定位是惟一有效的方法,适用于以下三种场合:在定位误差较大时自行恢复;在机器人“迷失”时重新启动SLAM过程;在循环较大时使其能够安全地结束。 要处理重定位问题,目前主要有两种不同的思路[2]:以最大团[3]、假设检验[4]与联合相容
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