基于大地圖的移動機(jī)器人高速高精度SLAM算法的研究.pdf

1、移動機(jī)器人的同時定位與制圖(SLAM)問題是智能機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題之一，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)。研究表明，在SLAM技術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的算法之一是擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)，即運(yùn)用非線性的運(yùn)動模型和測量模型對狀態(tài)及其協(xié)方差進(jìn)行預(yù)測和更新。該算法得到的估計值既準(zhǔn)確又迅速，然而這種優(yōu)勢僅僅體現(xiàn)在應(yīng)用于尺寸較小的環(huán)境中。近些年SLAM算法越來越多的應(yīng)用在戶外大尺寸的環(huán)境中，隨著環(huán)境中地標(biāo)個數(shù)n的增多，標(biāo)準(zhǔn)EKF SLAM算法的

2、計算復(fù)雜度呈O n，由此產(chǎn)生的計算成本高，誤差累加等問題將嚴(yán)重影響該算法在大尺寸環(huán)境中應(yīng)用的實(shí)時性和準(zhǔn)確性，甚至導(dǎo)致算法失效。
　　為了解決這一難題，并保留EKF在 SLAM應(yīng)用中的優(yōu)勢，本文提出了基于EKF的Fast Map Joining(FMJ) SLAM算法。該算法適用于移動機(jī)器人在大尺寸環(huán)境中的同時定位與制圖過程。隨著機(jī)器人在環(huán)境中的運(yùn)動生成一組固定尺寸的局部子地圖，再將所有子地圖以分層方式進(jìn)行快速地圖連接，從而得到一個