基于自适应方法的移动机器人同时定位与地图构建研究

传统Rao-Black wellized粒子滤波器用于移动机器人同步定位与地图构建相关问题研究时,具有算法过于复杂、占用内存空间较多、实时性不佳等问题,在此基础上,提出了一种针对性的改进算法。在某个特点状态下一组粒子集内,粒子统计特性具有一致性的特征。而改进算法从中挑选某个代表粒子,逐步更新卡尔曼步骤,并与同一个粒子内集中重复应用。笔者选择某学校研发中心一楼作为实验环境,应用Pioneer III-DX移动机器人展开实验。实验结果证实,这种方法不仅能有效保护栅格地图精度,也可以提升系统的实时性和运算速度,进一步降低操作复杂度。