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题名多机器人协同的SLAM算法研究
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作者
李纪鑫
吴宗卓
赫磊
任高明
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机构
陕西国防工业职业技术学院
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出处
《自动化与仪器仪表》
2023年第9期205-209,共5页
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基金
陕西省教育厅2022年度一般专项科研计划项目(22JK0270)
陕西国防工业职业技术学院2022年度科研计划项目(Gfy22-26)。
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文摘
针对传统的室内多机器人SLAM算法存在探索任务分配灵活低,重叠度高,导致地图融合和建图精度不高的问题。设计一个基于PSO算法的多机器人协同建图与路径规划系统。首先,采用SLAM系统中的Gmapping算法作为基础算法,加入PSO算法将地图融合问题转化为最优求解问题,即找到两个地图重叠度最高的转换矩阵,实现地图融合和多机器人协同建图。结果表明,相同室内环境下,单机器人的平均探索时间为216 s,探索覆盖率为73..38%;而双机器人的平均探索时间仅为47 s,比单机器人的探索时间低了169 s;且双机器人的探索覆盖率为99.69%,比单机器人高出了26.31%。由此说明,双机器人的探索效率和探索覆盖率更高。对比于现有的EKF-CSLAM算法和基于因子图地图融合算法,本算法的建图精度高达99.75%。地图融合和建图精度明显更佳,进一步说明提出的融合算法可提升多机器人室内环境协同建图的效率和鲁棒性。
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关键词
多机器人
SLAM算法
地图融合
PSO
协同建图
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Keywords
Multi-robot
SLAM algorithm
map fusion
PSO
collaborative map construction
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分类号
TP392
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多智能体协同视觉SLAM技术研究进展
被引量：1
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作者
王璐
杨功流
蔡庆中
陈威
闫旭亮
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机构
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
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出处
《导航定位与授时》
2020年第3期84-92,共9页
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基金
国家重点研发计划(2016YFB0501600)
装备预研基金重点项目(6140517020101)。
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文摘
多智能体的协同视觉SLAM系统在地面机器人或空中飞行器梯队中应用得越来越广泛。由于不同的智能体之间会交换或共享信息,协同视觉SLAM系统不同于应用在单个智能体上的典型的视觉SLAM系统,具有更好的鲁棒性、准确性和高效性。阐述了多智能体协同视觉SLAM的发展历史和现有的研究方法,描述了协同视觉SLAM系统实现所涉及的关键技术,包括协同姿态估计和地图构建,以及新兴的分布式架构。此外,对多智能体协同视觉SLAM技术的发展趋势进行了展望。
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关键词
多智能体
协同
视觉SLAM
地图构建
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Keywords
Multiple agents
collaborative
Visual SLAM
map construction
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分类号
V11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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