RBPF-SLAM算法是一种基于粒子滤波的SLAM算法,其核心思想是通过粒子滤波实现机器人姿态和地图的同时估计。相比于传统的EKF-SLAM算法,RBPF-SLAM算法能够处理非线性、非高斯分布的状态估计问题,因而在复杂环境下具有更好的性能。 三、数据关联问题的由来 在RBPF-SLAM算法中,数据关联问题指的是如何将来自传感器的观测数据与...
MRPT中的RBPF-SLAM解决方案 1.pfStandardProposal: 基于标准提议分布的序贯重要性重采样算法&任意类型的度量地图 Description: ThepfStandardProposalalgorithm can be used withany metric mapor combination of several of them simultaneously, provided that an observation likelihood function is implemented for the sen...
基于粒子滤波的SLAM算法，例如FastSLAM 算法和GMapping算法⑴，利用了粒子滤波非参数特性,能够处理多模态分布,从而估计更接近正确值的状态解。由于粒子滤波器SLAM的结果不一致、内存消耗大，以及马尔可夫假设的误差积累，使得粒子滤波器SLAM的研究遇到很多问题⑵。近年来，许多SLAM 算法转向使用位姿图SLAM(oriented fast and ...
在RBPF SLAM(Rao-Blackwellized Particle Filter Simultaneous Localization and Mapping)中,陀螺数据可以用于改善姿态估计和运动模型的精度。陀螺数据是指通过陀螺仪传感器获取的角速度信息。 RBPF SLAM是一种基于粒子滤波器的同时定位与地图构建方法,用于在未知环境中进行自主导航和建图。它通过使用一组粒子来表示机器人的...
针对基于RBPF-SLAM的传统算法在地图构建过程中会存在由于粒子退化等导致定位精度不足的问题,提出了一种改进的RBPF-SLAM方法。为了构建精确的地图,将运动里程计与激光测量数据相结合,调整粒子权重,并通过自适应重采样的方法重新估计粒子的权重,得到精确的栅格地图,改进了粒子滤波在地图估计中的不足。仿真结果表明...
SLAM算法的移动机器人实验平台,实现了移动机器人的自主运动,建图定位以及实时监控等功能.实验分别采集了两种算法在短路径,长路径和复杂环境下的定位偏差,结果表明Cartographer算法在三种环境下的定位精度均具有一定优势,结合改进的RBPF算法在建图速度上的优势,提出了在建图时采用改进的RBPF算法,定位时采用Cartographer算法...
而Montemerlo等人在2002年首次将Rao-Blackwellised粒子滤波器应用到机器人SLAM中,并取 名为FastSLAM算法。该算法将SLAM问题分解成机器人定位问题和基于位姿估计的环境特征位置估计问题,用粒子滤波算法做整个路径的位姿估计,用 EKF估计环境特征的位置,每一个EKF对应一个环境特征。该方法融合EKF和概率方法的优点,既降低了...
量子粒子群优化下的RBPF-SLAM算法研究.pdf 量子粒子群优化下的RBPF-SLAM算法研究.pdf 上传者:weixin_57147647时间:2022-12-16 matlab 结构振动控制代码-RBPF matlab 结构振动控制代码-RBPF matlab 结构振动控制代码-RBPF 上传者:drjiachen时间:2019-09-08
Aiming at the problem of inaccurate mapping caused by the robot hardware configuration that cannot meet the needs when the Gmapping algorithm is used for indoor mapping, a method for optimizing algorithm parameters is proposed. First, the principle of the Gmapping algorithm based on improved Rao-Bla...