【摘 要】
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移动机器人领域研究的一个重要问题是在不确定的环境中,能够实现自身定位,同时对环境进行建图,获取环境信息。因此,同时定位和地图构建(SLAM)研究成为当前移动机器人研究的一
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人基金资助项目(201801166003、201702023013);南京市产学研合作基金资助项目(221722072)
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移动机器人领域研究的一个重要问题是在不确定的环境中,能够实现自身定位,同时对环境进行建图,获取环境信息。因此,同时定位和地图构建(SLAM)研究成为当前移动机器人研究的一个热点。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
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