AMR移动机器人激光SLAM运动在未知环境中的适应性研究  

Adaptive Study of AMR Mobile Robot Laser SLAM Motion in Unknown Environment

作　　者：孙涛[1] SUN Tao(Guangdong Polytechnic of Industry and Commerce,Guangzhou 510510,China)

机构地区：[1]广东工贸职业技术学院,广州510510

出　　处：《移动信息》2025年第4期369-372,共4页Mobile Information

基　　金：2024年度广东省普通高校重点领域专项(高端装备制造(智能机器人、新材料)):未知环境下AMR移动机器人激光SLAM运动环境探测系统构建与仿真研究(2024ZDZX3114)。

摘　　要：文中研究了AMR(自主移动机器人)在未知环境中基于激光SLAM技术的运动适应性。通过对SLAM系统的关键技术、环境特征提取方法以及改进的扩展粒子滤波器进行详细分析,提出了一种基于自定义优化的粒子滤波器算法。该算法通过自适应粒子重采样和动态粒子数量调整,提升了SLAM系统在复杂环境中的定位精度和计算效率。仿真结果表明,改进的算法在动态和复杂场景中的表现优于标准粒子滤波器,具备更快的收敛速度和更小的定位误差。This paper investigates the motion adaptability of AMR(Autonomous Mobile Robot)based on laser SLAM technology in unknown environments.A particle filter algorithm based on custom optimization is proposed through a detailed analysis of the key technologies,environmental feature extraction methods,and improved extended particle filters of the SLAM system.This algorithm improves the positioning accuracy and computational efficiency of SLAM systems in complex environments through adaptive particle resampling and dynamic particle quantity adjustment.The simulation results show that the improved algorithm performs better than the standard particle filter in dynamic and complex scenarios,with faster convergence speed and smaller positioning error.

关 键 词：激光SLAM 粒子滤波器 自主移动机器人 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]