移动机器人同步定位与建图问题(Simultaneous localization and mapping,SLAM)是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一.其中,机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要.本文分析了SLAM问题中机器人定位误差的收敛特性....移动机器人同步定位与建图问题(Simultaneous localization and mapping,SLAM)是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一.其中,机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要.本文分析了SLAM问题中机器人定位误差的收敛特性.分析表明随着机器人的运动,机器人定位误差总体上逐渐增大;在完全未知环境中无法预测机器人定位误差的上限.根据理论分析,本文提出了一种控制机器人定位误差在单位距离上增长速度的算法.该算法通过搜索获得满足定位误差限制的最佳的机器人运动速度,从而控制机器人定位误差的增长.展开更多
文摘移动机器人同步定位与建图问题(Simultaneous localization and mapping,SLAM)是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一.其中,机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要.本文分析了SLAM问题中机器人定位误差的收敛特性.分析表明随着机器人的运动,机器人定位误差总体上逐渐增大;在完全未知环境中无法预测机器人定位误差的上限.根据理论分析,本文提出了一种控制机器人定位误差在单位距离上增长速度的算法.该算法通过搜索获得满足定位误差限制的最佳的机器人运动速度,从而控制机器人定位误差的增长.
