基于机器人激光定位的一种改进AMCL算法

摘要：

高效的定位算法是实现机器人自主运动的前提,由于激光模型受复杂环境的限制,传统自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法提供的位姿精度有限.提出一种增加扫描匹配(SM)和离散傅里叶变换(DFT)的优化AMCL算法,将传统AMCL的加权均值输出作为SM的初始值,通过构建激光雷达观测点与先验地图的匹配函数模型,利用高斯牛顿的方法优化求解,最终通过DFT滤波滤除位置处的小抖动,提升了系统的稳定性和鲁棒性.通过运动中的绝对定位实验和重复定位,实验验证了优化算法优于传统AMCL算法,优化算法有效提高了系统定位精度,同时保证了鲁棒性.

关键词：遥感、机器人定位、自适应蒙特卡罗定位算法、激光雷达、扫描匹配、高斯牛顿

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：471-479