基于鲁棒高程边界的地面机器人环境建模方法

摘要：

如何构建准确可靠的环境模型一直是移动机器人的研究热点.2.5维地图是环境建模常用的环境描述方法.但是在野外环境中,由于机器人运动过程中存在的振动以及传感器的误差,造成高程地图出现偏差,偏差的范围将直接影响机器人路径规划的成败.传统的概率估计方法易于实现高程值的估计,但无法获得高程的可靠范围.为了解决这一问题,本文提出了一种基于鲁棒高程边界的地面机器人环境建模方法.首先构建传感器测量模型并获取测量误差的边界描述,在此基础之上,利用集员估计方法实现高程误差范围边界的估计,并给出了可通过性分析,最后利用实验验证了所提方法的可行性与有效性.与传统的环境感知方法相比,本方法可以获取可靠的高程范围,提升环境模型的鲁棒性和可靠性.

关键词：环境建模、有界噪声、扩展集员滤波、边界分析

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资助基金：国家自然科学基金91748130;国家重点研发计划2018YFC0810100;青促会和中科院联合基金6141A01061601;广东省科技计划2017B010116002

在线出版日期：2019-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：985-994