计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2015年
5期
1639-1642
,共4页
主动同时定位与建图%扩展卡尔曼滤波器%多目标优化%多机器人
主動同時定位與建圖%擴展卡爾曼濾波器%多目標優化%多機器人
주동동시정위여건도%확전잡이만려파기%다목표우화%다궤기인
active simultaneous localization and mapping%extended kalman filter%multi-objective optimization%multi-robot
针对多机器人的定位与建图受到即时定位与地图构建(SLAM)研究方法和技术不成熟的制约问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的自适应同时定位与建图方法;首先,基于EKF估计方法,将SLAM中机器人运动方式的选取问题转化为一个多目标最优控制问题,机器人选取最优化目标函数的控制输入,从而以主动的、智能的和自适应的方式探索环境;然后,将上述方法推广到多机器人SLAM中,以实现更为准确、高效和鲁棒的定位与建图;仿真结果表明,该方法大大提高了机器人建图的效率、准确性和鲁棒性;该方法用于机器人主动同时定位和建图是可行的、有效的.
針對多機器人的定位與建圖受到即時定位與地圖構建(SLAM)研究方法和技術不成熟的製約問題,提齣一種基于擴展卡爾曼濾波(EKF)的自適應同時定位與建圖方法;首先,基于EKF估計方法,將SLAM中機器人運動方式的選取問題轉化為一箇多目標最優控製問題,機器人選取最優化目標函數的控製輸入,從而以主動的、智能的和自適應的方式探索環境;然後,將上述方法推廣到多機器人SLAM中,以實現更為準確、高效和魯棒的定位與建圖;倣真結果錶明,該方法大大提高瞭機器人建圖的效率、準確性和魯棒性;該方法用于機器人主動同時定位和建圖是可行的、有效的.
침대다궤기인적정위여건도수도즉시정위여지도구건(SLAM)연구방법화기술불성숙적제약문제,제출일충기우확전잡이만려파(EKF)적자괄응동시정위여건도방법;수선,기우EKF고계방법,장SLAM중궤기인운동방식적선취문제전화위일개다목표최우공제문제,궤기인선취최우화목표함수적공제수입,종이이주동적、지능적화자괄응적방식탐색배경;연후,장상술방법추엄도다궤기인SLAM중,이실현경위준학、고효화로봉적정위여건도;방진결과표명,해방법대대제고료궤기인건도적효솔、준학성화로봉성;해방법용우궤기인주동동시정위화건도시가행적、유효적.
