作者:杜航原,赵玉新,杨永鹏,韩庆楠 单位:中国航天科工防御技术研究院;中国宇航学会;中国系统工程学会 出版:《系统工程与电子技术》2012年第07期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXTYD2012070290 DOC编号:DOCXTYD2012070299 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建》PDF+DOC2011年第12期 杜航原,郝燕玲,赵玉新,杨永鹏 《移动机器人SLAM问题的研究》PDF+DOC2016年第04期 段锁林,谈刚,周玉勤,朱海勇 《测距式传感器同时定位与地图创建综述》PDF+DOC2015年第05期 刘建华,刘华平,杨建国,高蒙,孙富春 《移动机器人SLAM关键问题和解决方法综述》PDF+DOC2018年第07期 杨雪梦,姚敏茹,曹凯 《基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法》PDF+DOC2010年第01期 涂刚毅,金世俊,祝雪芬,宋爱国 《SLAM问题中特征相关性研究》PDF+DOC2008年第06期 郭剑辉,赵春霞,康亮 《基于RGB-D数据的实时SLAM算法》PDF+DOC2015年第06期 付梦印,吕宪伟,刘彤,杨毅,李星河,李玉 《基于Gray-EKF算法的智能农业车辆同时定位与地图创建》PDF+DOC2012年第19期 田光兆,安秋,姬长英,顾宝兴,王海青,赵建东 《基于超声波的移动机器人的同时定位和地图构建》PDF+DOC2011年第11期 孙红新,叶小岭,胡凯 《基于粒子滤波的无线传感器网络辅助同步定位与地图创建方法研究》PDF+DOC2008年第05期 李阳铭,孟庆虎,梁华为,李帅,陈万明
  • 提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。

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