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时间:2020-04-30
《传感节点优化覆盖机器人SLAM算法模型及仿真.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、科技通报第30卷第4期Vol.30No.42014年4月BULLETINOFSCIENCEANDTECHNOLOGYApr.2014传感节点优化覆盖机器人SLAM算法模型及仿真12李丽丽,宋志章(1.齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006;2.齐齐哈尔大学,黑龙江齐齐哈尔161006)摘要:为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,在标准粒子滤波SLAM算法的基础上,对其进行算法上的改进,提出基于传感节点优化覆盖的SLAM算法,新的算法克服标准粒子滤波SLAM算法在机器人位姿同时定位和环境地
2、图创建上的不准的缺点,进行传感节点优化覆盖机器人SLAM定位信息节点高覆盖度构建,改进的粒子滤波SLAM算法实现对现有信息下搜索到理想结果,在这个理想结果的基础上再次进行局部寻优,得到另一个局部状态下的理想结果,如此循环往复,最终得到全局准确的机器人SLAM信息。仿真实验表明,在不同的运动速度下计算机器人SLAM同时定位的时延参数的影响几乎为0,显示了新算法优越的定位稳定性能。关键词:粒子滤波;机器人;SLAM;时延估计中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1001-7119(2014)04-0119-03Mo
3、delSimulationofRobotSLAMAlgorithmBasedonOptimalCoverageofSensorNodes12LiLili,SongZhizhang(1.CollegeofComputerandControlEngineering,QiqiharUniversity,QiqiharHeilongjiang161006,China;2.QiqiharUniversity,QiqiharHeilongjiang161006,China)Abstract:AnimprovedSLAMmethod
4、basedonthecombinationofpartialfilterSLAMalgorithmandoptimalcoverageofsensornodesmethodinthispaper.Thenewmethodcouldovercometheweaknessoftraditionalmethod,anditrealizedtheoptimalconvergeintheSLAMlocationinformationofrobot,anditsearchedtheoptimalresultbasedonthecu
5、rrentinforma⁃tion.Onthebasisofthesearchingresult,thelocationsearchingoptimalresultwascarriedoutagain.Thisprocessingwastakenagainandagain,andtheaccuratelocationinformationwasgotfinally.ThesimulationresultshowsthattheaffectofthedelaytimeintheSLAMexperimentforthere
6、alrobotisnearto0,anditshowsperfectperformanceandstablelocationpropertyintheapplication.Keywords:partialfilter;robot;SLAM;timedelayestimation0引言从而在机器人工作中提取位姿信息,在未知环境中创建地图。在有效精确地构建地图基础上,实现机器人的自随着人工智能技术的不断发展,机器人已经成为各主控制和定位导航。这就是所谓的机器人定位和地图个领域的开拓者和先驱者,特别是在野外危险环境作业创建
7、SLAM技术。本文在标准粒子滤波SLAM算法的基和极地探险等领域中,机器人成为了人不可替代的敢死础上,对其进行算法上的改进,有效解决了在整个运动队和先锋号。但如何实现精确的机器人同时定位和地轨迹环境下分布粒子导致算法运算负担较重的问题,根[2]图创建(simultaneouslocationandmapping,SLAM)是实现本上降低了粒子运算的数量。[1]机器人有效控制的关键。通过SLAM技术,解决移动机器人环境定位和位姿控制以及相应地图创建的问题,1标准粒子滤波SLAM算法收稿日期:2013-08-16基金项目:
8、黑龙江省教育厅2013年度科学技术研究(面上)项目(12531762)。作者简介:李丽丽(1980-),女,黑龙江齐齐哈尔人,研究生硕士,讲师,研究方向:机器人,人工智能。120科技通报第30卷采用粒子滤波算法进行机器人SLAM的算法的基[3-5]本思想如下:假设移动机器人在t时刻的姿态信息度Bel(xt)=p(xt
9、d0,⋯,t
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