基于Player的室内服务机器人的地图构建和定位系统

在开源框架Player平台的基础上搭建了针对室内服务机器人的地图构建和定位系统。首先将DP-SLAM算法移植到Player,离线构建动态地图,以减少人工绘制地图的误差和制约;然后引入一种KLD取样的适应的蒙特卡洛(KLD-AMCL)定位算法,通过计算MLE与真实后验的KL距离,自适应调整所需粒子数;最后结合Player平台、动态地图和KLD-AMCL算法,搭建了针对室内服务机器人的定位系统。实验表明,该系统具有较好的环境适应性和较高的定位精度。