面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小S...面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小SLAM非线性模型线性化误差、提高SLAM精度的目的;2)在SLAM中直接传播误差协方差矩阵的平方根因子,避免了耗费时间的协方差矩阵分解与重构过程,提高了SLAM计算效率.通过仿真、实验将提出的SLAM算法与FastSLAM2.0、UFastSLAM两种算法进行对比,结果表明本文算法在SLAM性能上优于另两者.展开更多
针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法。效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并...针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法。效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并结合优先权分组的思想,提出一种新的有效的种群初始化方法,同时将该种群初始化方法应用到变异算子中,且依据最优解的变化情况自适应地调整交叉和变异的概率。与此同时,针对环境信息的不同变化情况,结合全局路径规划结果对机器人进行局部避障方法的研究。最后,通过仿真实验证明本方法能够快速有效地在已知环境中得到机器人的最优路径,并且能够在局部变化的环境中实现实时避障。展开更多
文摘面向大尺度环境中的移动机器人同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)问题,提出平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法.算法主要特点在于:1)采用容积律计算SLAM中的非线性函数高斯权重积分,达到减小SLAM非线性模型线性化误差、提高SLAM精度的目的;2)在SLAM中直接传播误差协方差矩阵的平方根因子,避免了耗费时间的协方差矩阵分解与重构过程,提高了SLAM计算效率.通过仿真、实验将提出的SLAM算法与FastSLAM2.0、UFastSLAM两种算法进行对比,结果表明本文算法在SLAM性能上优于另两者.
文摘针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法。效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并结合优先权分组的思想,提出一种新的有效的种群初始化方法,同时将该种群初始化方法应用到变异算子中,且依据最优解的变化情况自适应地调整交叉和变异的概率。与此同时,针对环境信息的不同变化情况,结合全局路径规划结果对机器人进行局部避障方法的研究。最后,通过仿真实验证明本方法能够快速有效地在已知环境中得到机器人的最优路径,并且能够在局部变化的环境中实现实时避障。
