【摘 要】
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为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波（RBPF）的移动
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61105033,61175087);北京市自然科学基金(B类)资助项目(KZ201110005004)
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为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波（RBPF）的移动机器人三维同时定位与地图创建（SLAM）方法.在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建.实验结果表明所用方法的有效性.多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.
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