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用改进的rao-blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建

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吉林大学学报（工学版） 2007年第2期37卷 401-406页

作者：厉茂海洪炳熔罗荣华哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640

将进化策略应用于rao-blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建。在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscente... 详细信息

将进化策略应用于rao-blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建。在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法。在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的。

关键词：自动控制技术移动机器人同时定位和地图创建 rao-blackwellized粒子滤波器单目视觉进化策略尺度不变特征变换

基于rao-blackwellized粒子滤波器的FastSLAM算法研究与应用

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河北工业大学学报 2009年第3期38卷 37-40页

作者：刘宇红张明路刘淑英于江河北工业大学机械工程学院天津300130 河北理工大学机械工程学院河北唐山063000

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... 详细信息

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.

关键词：机器人同步定位 rao-blackwellized粒子滤波器 FastSLAM

基于主动环形闭合约束的移动机器人分层同时定位和地图创建

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计算机研究与发展 2007年第4期44卷 636-642页

作者：黄庆成洪炳熔厉茂海罗荣华哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640

基于rao-Black wellized粒子滤波器提出了一种基于主动闭环策略的移动机器人分层同时定位和地图创建(si multaneous localization and mapping,SLAM)方法,基于信息熵的主动闭环策略同时考虑机器人位姿和地图的不确定性;局部几何特征地... 详细信息

基于rao-Black wellized粒子滤波器提出了一种基于主动闭环策略的移动机器人分层同时定位和地图创建(si multaneous localization and mapping,SLAM)方法,基于信息熵的主动闭环策略同时考虑机器人位姿和地图的不确定性;局部几何特征地图之间的相对关系通过一致性算法估计,并通过环形闭合约束的最小化过程回溯修正.在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型;通过有效的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)方法提取环境特征,基于KD-Tree的最近邻搜索算法实现特征匹配.实际实验表明该方法为实现SLAM提供了一种有效可靠的途径.

关键词：移动机器人同时定位和地图创建 rao-blackwellized粒子滤波器分层地图表示信息熵主动环形闭合约束尺度不变特征变换

rao-blackwellized滤波器实现机器人同时定位和地图创建

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哈尔滨工业大学学报 2008年第3期40卷 401-406页

作者：魏振华厉茂海胡黎明罗荣华哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院海军驻北京8359所军事代表室北京10039

为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于rao-blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的... 详细信息

为了实现移动机器人仅依靠单目视觉和里程计创建可靠地图,本文提出了基于rao-blackwellized粒子滤波器的同时定位和地图创建方法.文中建立了鲁棒的运动模型和感知模型;通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用基于KD-Tree的高维特征点最近邻快速搜索算法实现特征匹配;通过对匹配对的三维重建创建了密集的空间三维自然路标.实际实验表明本文方法能创建较高精度的地图.

关键词：移动机器人同时定位和地图创建 rao-blackwellized粒子滤波器尺度不变特征变换 KD-Tree 最近邻搜索

条件线性高斯模型的Gauss Hermite filter-Kalman filter算法

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系统工程与电子技术 2008年第12期30卷 2312-2315页

作者：尹建君张建秋复旦大学电子工程系上海200433

针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF)滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;... 详细信息

针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF)滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;再将非线性状态的估计均值代入线性状态方程与观测方程,由KF获得线性状态的估计;获得的非线性状态估计方差还用于修正由KF估计的线性状态,以提高精度。将GHF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有rao-blackwellized粒子滤波器RBPF相比,新方法在保证估计精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的5%。

关键词：信息处理技术高斯.厄密特滤波-卡尔曼滤波 rao-blackwellized粒子滤波器条件线性高斯目标跟踪

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基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法

北京理工大学学报 2013年第11期33卷 1151-1154,1202页

作者：马家辰张琦谢玮马立勇哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院山东威海264209

针对传统rao-blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法.该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的... 详细信息

针对传统rao-blackwellized粒子滤波器存在的粒子消耗问题,提出了一种基于粒子群优化的移动机器人同步定位与制图方法.该方法在粒子重采样过程中利用粒子群优化算法获得机器人位姿的建议分布,并引入遗传算法中的交叉和变异操作对求得的粒子集进一步优化、调整.改进后的粒子分布保持了粒子的多样性,有效提高了机器人位姿估计的一致性.仿真结果表明,本文提出的方法与传统rao-blackwellized粒子滤波器相比,能有效解决粒子耗尽问题,使机器人获得更精准的定位和更准确的地图,具有可行性、实用性.

关键词：移动机器人同步定位与制图 rao-blackwellized粒子滤波器粒子群优化

基于分布式感知的移动机器人同时定位与地图创建

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机器人 2009年第1期31卷 33-39页

作者：梁志伟马旭东戴先中房芳东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

为了创建大规模环境的精确栅格地图,提出一种基于分布式感知的两层同时定位与地图创建(SLAM)算法.在局部层,机器人一旦进入了一个新的摄像头视野,便依据机器人本体上的激光和里程计信息,采用rao-blackwellized粒子滤波方法创建一个新的... 详细信息

为了创建大规模环境的精确栅格地图,提出一种基于分布式感知的两层同时定位与地图创建(SLAM)算法.在局部层,机器人一旦进入了一个新的摄像头视野,便依据机器人本体上的激光和里程计信息,采用rao-blackwellized粒子滤波方法创建一个新的局部栅格地图.与此同时,带有检测标志的机器人在摄像头视野内以曲线方式运动,以解决该摄像头的标定问题.在全局层,一系列的局部地图组成一个连接图,局部地图间的约束对应于连接图的边.为了生成一个准确且全局一致的环境地图,采用随机梯度下降法对连接图进行优化.实验结果验证了所提算法的有效性.

关键词：同时定位与地图创建分布式感知 rao-blackwellized粒子滤波器随机梯度下降法

基于海鸥优化改进采样过程的RBPF-SLAM算法

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兵器装备工程学报 2021年第9期42卷 210-214,279页

作者：施振稳张志安黄学功华洪陈冠星南京理工大学机械工程学院南京210094

为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法。在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的... 详细信息

为解决PBRF-SLAM中由于粒子退化和粒子耗尽而导致的定位失真和建图一致性差的问题,提出了基于海鸥优化和最小方差重采样的优化方法。在PRBF-SLAM的采样过程中,采样一系列辅助粒子,并利用海鸥优化算法对这些粒子进行寻优,找到估计位姿的最优解,从而避免因陷入局部极值导致的粒子退化。在PRBF-SLAM的重采样过程中,采用最小方差重采样方法替换原先的重采样方法,充分使用辅助粒子,尽可能保证重采样后粒子的多样性。利用Intel Research Lab和ACES Building公开数据集进行SLAM仿真,结果表明优化后的算法相比Gmapping算法总体的平移误差分别降低了36.36%和41.67%,总体的旋转误差分别降低了33.33%和40%。

关键词：同时定位与地图构建 rao-blackwellized粒子滤波器海鸥优化算法最小方差重采样

改进RBPF的移动机器人同步定位与地图构建

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智能系统学报 2015年第3期10卷 460-464页

作者：罗元余佳航汪龙峰王运凯重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心重庆400065

传统rao-blackwellized粒子滤波器(RBPF)在移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)研究中,存在算法复杂度过高、占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法。在某一特定状态的一组粒子集中,粒子的统计特性是一致的,改... 详细信息

传统rao-blackwellized粒子滤波器(RBPF)在移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)研究中,存在算法复杂度过高、占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法。在某一特定状态的一组粒子集中,粒子的统计特性是一致的,改进算法从中选取一个代表粒子,进行卡尔曼更新步骤,并在同一粒子集中重复使用。同时结合Gmapping算法的建议分布和自适应重采样技术。实际Pioneer III移动机器人在机器人操作系统(ROS)平台上进行的实验表明,该方法在保证栅格地图精度的同时能提高系统的实时性,降低复杂度,提高运算速度。

关键词：移动机器人 rao-blackwellized粒子滤波器同步定位与地图构建(SLAM) Gmapping算法自适应重采样技术