检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048
出 处:《机器人》2010年第1期83-90,共8页Robot
基 金:国家自然科学基金资助项目(60675048);陕西省自然科学基金资助项目(SJ08ZT13-11);陕西省教育厅专项(08JK385)
摘 要:针对动态环境下随机目标同时为特征点和障碍物的情况,提出一种基于路径规划的同步定位与地图构建(SLAM)算法.机器人在同步定位与地图构建的同时,基于势场原理来规划机器人下一步的运动控制规律.利用混合当前统计模型的交互式多模型(IMM)方法预测随机目标的轨迹,采用最近邻数据关联方法将动态随机目标关联到地图中.算法构建的地图由静态特征点和随机目标的轨迹组成.仿真结果表明,提出的算法解决了动态环境中存在的随机目标同时为障碍物时机器人的同步定位与地图构建问题,相关性能指标验证了算法的一致性估计.To deal with random object characterized by both landmark and obstacle in dynamic environments, a simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm based on path planning is presented. During robot simultaneous localization and mapping, the robot motion control law is planned for the next step based on the potential field theory. The trajectory of random object is predicted by the interacting multiple model (IMM) method of hybrid current statistical model. The dynamic random object is associated with the map by the nearest neighbor method. The built map by the proposed algorithm is comprised of trajectories of static landmarks and random objects. Simulation results show that the SLAM problem in dynamic environments with random objects characterized by obstacle is solved by the proposed algorithm. The relevant performance indicators prove that the estimation of the algorithm is consistent.
关 键 词:动态环境 同步定位与地图构建(SLAM) 路径规划 一致性估计
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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