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基于Rao-Blackwellized粒子滤波器移动机器人SLAM研究

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SLAM是移动机器人在未知环境下实现自主导航的关键技术,为解决传统RBPF-SLAM算法建图效果差、计算效率低的不足,基于分层控制的思想,利用kobuki底盘和RPLIDAR A2雷达搭建了机器人导航系统,提出一种优化的Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM方法,粒子采样时纳入高精度的激光数据以弥补里程计数据的不足,优化建议分布函数,对相邻扫描帧进行迭代最近点匹配,增加自适应重采样步骤,并进行了现场建图实验.对比定位误差和运行效率,改进方法要优于传统方法,表明改进方法能有效解决上述问题.
Mobile Robot SLAM Based on Rao-Blackwellized Particle Filter

黄辉、邹安安、胡鹏、邹媛媛、蔡庆荣

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五邑大学智能制造学部,广东江门529020

同时定位和建图 激光雷达 RBPF-SLAM 机器人操作系统

2018江门市动传感仿生机器人创新团队

4091702405

2021

10.19708/j.ckjs.2021.06.008

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(6)
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