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...
RBPF-SLAM 算法 (C++ library mrpt-slam) 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 lik...
Rao-Backwellized粒子滤波(RBPF)算法是一种比较成功的同时定位和地图构建方法,其非参数特性避免了局部最小值,在映射应用程序中表现优异。然而,该算法在地图构建精度方面存在一些不足。针对RBPF算法粒子权重退化和粒子匮乏等问题,提出了利用修正梯度细化算法(CGR)对传统RBPF SLAM进行改进的新方法。仿真试验和室内场景...
其中,GMapping 算法基于 RBPF-SLAM,使用粒子滤波器 (Particle Filter,PF),进一步降低了定位和建图误差,从而成为一种常用的激光 SLAM 算法。...在上述测距原理中,双目测距方法需要耗费极大的硬件资源,而且受光照、物体纹理情况、 物体材料透明度等影响,但是在室外的情况下,相比另外两种方法可以得到更精确的深度数据。....
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...