基于扫描匹配的室外环境SLAM方法

针对室外环境中的机器人"绑架"问题,提出了基于地图匹配的SLAM方法.该方法舍弃了机器人里程计信息,只利用局部地图和全局地图的图形相关性进行机器人定位.方法的核心是多重估计数据关联,并将奇异值分解应用到机器人位姿计算中.利用Victoria Park数据集将本算法与基于扩展卡尔曼滤波器的方法进行比较,实验结果证明了本文提出的算法的有效性.

基于局部子图匹配的SLAM方法

针对现有的SLAM解决方法在机器人被"绑架"时失效的问题,提出了基于局部子图匹配的方法。该方法对现有的SLAM解决构架进行了改进,提出交点最优匹配的特征相关算法,并且将奇异值分解方法引入机器人定位。最后,在结构化环境下将本方法和基于扩展卡尔曼滤波器的方法进行比较,讨论了基于局部子图匹配的方法在结构化环境中解决机器人"绑架"问题的有效性和可行性。