【摘 要】
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针对移动机器人技术中的蒙特卡罗定位算法存在计算量大、实时处理能力差、粒子退化等问题,提出一种基于AMCL算法的自适应定位模型:改进ROS中的move_base节点的路径规划功能,
【机 构】
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北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,中国地质大学土地科学技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0803103)
论文部分内容阅读
针对移动机器人技术中的蒙特卡罗定位算法存在计算量大、实时处理能力差、粒子退化等问题,提出一种基于AMCL算法的自适应定位模型:改进ROS中的move_base节点的路径规划功能,并加载学院楼CAD地图实现路径规划;基于ROS中slam_gmapping节点在未知环境下创建OGM地图。仿真实验结果表明:AMCL定位模型能够减小定位误差,提高路径规划的准确性和实时性;采样部分利用重采样与KLD采样交替进行的方法,根据粒子在状态空间的分布情况,能够实时在线调整粒子数,有效减少算法计算量。
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