| 移动机器人在大尺度未知环境下的自主导航方法——改进的FastSLAM算法 |
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| 引用本文： | 郭利进,王化祥,孟庆浩,曾明,邱亚男.移动机器人在大尺度未知环境下的自主导航方法——改进的FastSLAM算法[J].高技术通讯,2008,18(4):375-381. |
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| 作者姓名： | 郭利进 王化祥 孟庆浩 曾明 邱亚男 |
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| 作者单位： | 1. 天津工业大学计算机技术与自动化学院,天津,300160;天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072
2. 天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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天津市教委资助项目 |
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| 摘 要： | 在移动机器人同时定位和地图创建过程中，标准FastSLAM算法（对SLAM因式分解的一种快速算法）通常假设机器人观测值和环境陆标之间的数据关联是已知的（即采用预置陆标）来回避数据关联问题。针对标准FastSLAM算法的这一缺陷，提出了一种适合大尺度未知环境（即数据关联未知）下的基于单个粒子最大似然数据关联和环境否定信息相结合的FastSLAM改进算法。该算法用基于单个粒子最大似然数据关联法保证当前运动噪声对下一步关联数据精度的影响和“失踪”问题的出现，而用环境否定信息法避免错误陆标添加到环境地图中。仿真结果表明，改进的FastSLAM算法解决了大尺度未知环境下的数据关联问题，提高了机器人自身定位和地图创建的精度，可真正实现机器入在大尺度未知环境的自主导航。
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| 关 键 词： | 快速SLAM算法 扩展卡尔曼滤波 数据关联 最大似然估计 否定信息 |
| 修稿时间： | 2007年6月25日 |
An improved FastSLAM algorithm for mobile robots'self-navigation in unknown large-scale environments |
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| Guo Lijin,Wang Huaxiang,Meng Qinghao,Zeng Ming,Qiu Yanan.An improved FastSLAM algorithm for mobile robots'self-navigation in unknown large-scale environments[J].High Technology Letters,2008,18(4):375-381. |
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| Authors: | Guo Lijin Wang Huaxiang Meng Qinghao Zeng Ming Qiu Yanan |
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| Affiliation: | * **;**;**;**;**;* School of Computer Technology and Automation;Tianjin Polytechnic University;Tianjin 300160;** School of Electric Engineering and Automation;Tianjin University;Tianjin 300072 |
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| Abstract: | To solve the data association problem of the fast simultaneous location and mapping (FastSLAM) algorithm in un- known large-scale environments for mobile robots,the paper adopts a data association solution for FastSLAM algorithm in unknown large-scale environments (uncertain data association) by using the united technology of per-particle maximum likelihood and negative information approach.The improved algorithm uses the per-particle maximum likelihood approach to avoid the motion noise that has influence ... |
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| Keywords: | FastSLAM extended Kalman filter data association maximum likelihood negative information |
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