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1、移動(dòng)機(jī)器人的同時(shí)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(dòng)模型和測(cè)量模型對(duì)狀態(tài)及其協(xié)方差進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新。該算法得到的估計(jì)值既準(zhǔn)確又迅速,然而這種優(yōu)勢(shì)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(lái)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(gè)數(shù)n的增多,標(biāo)準(zhǔn)EKF SLAM算法的
2、計(jì)算復(fù)雜度呈O n,由此產(chǎn)生的計(jì)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(shí)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(shì),本文提出了基于EKF的Fast Map Joining(FMJ) SLAM算法。該算法適用于移動(dòng)機(jī)器人在大尺寸環(huán)境中的同時(shí)定位與制圖過(guò)程。隨著機(jī)器人在環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)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(gè)
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