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通过对传统的基于扩展卡尔满滤波器(EKF)的SLAM算法的介绍,总结出传统方法的缺陷,即算法复杂,用时长,无法实现在线计算.为解决传统SLAM算法的缺陷,介绍了一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM方法.该方法将SLAM问题分解为对机器人姿态和路标在地图中的位置的递归算法,其时间消耗与路标的数量成对数关系,计算量小,用时短.经过以Hebut-II机器人为平台的实验,结果表明,FastSLAM算法是可行的.