【摘 要】
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自主定位是智能机器人的关键性技术。针对轮式智能机器人在使用里程计、激光雷达进行定位过程中存在较大误差的问题,联合双目摄像机和激光雷达数据,提出基于粒子滤波的自适应
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702320);上海市高峰高原学科项目(A1-5701-18-007-03)
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自主定位是智能机器人的关键性技术。针对轮式智能机器人在使用里程计、激光雷达进行定位过程中存在较大误差的问题,联合双目摄像机和激光雷达数据,提出基于粒子滤波的自适应蒙特卡洛(AMCL)优化定位算法。预测阶段,利用双目摄像机和激光雷达数据改善提议分布,减少滤波过程中重采样的粒子数,用更少的粒子数来估计机器人的后验概率分布。在激光雷达匹配点云时,提出一种分组阶梯式阈值判断法,在不降低点云匹配效果的情况下,有效降低现有的迭代最近点(ICP)匹配算法的计算量。为了验证改进算法的性能,在四轮智能机器人平台上进行实验。
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