作者：涂刚毅,金世俊,祝雪芬,宋爱国 单位：东南大学 出版：《东南大学学报(自然科学版)》2010年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDNDX2010010230 DOC编号：DOCDNDX2010010239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《多传感器融合改进的机器人定位决策》PDF+DOC2011年第10期 唐骥锋,刘国栋 《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 《基于深度视觉的SLAM算法研究与实现》PDF+DOC2017年第04期 李策,魏豪左,卢冰,陈晓雷 《一种基于CI因子图的多机器人2D地图融合算法》PDF+DOC2017年第06期 王巍,浦云明,李旺 《基于激光信息的移动机器人SLAM研究》PDF+DOC2018年第06期 柳俊城,李迪,翁潇文 《煤矿巡检机器人同步定位与地图构建方法研究》PDF+DOC2019年第09期 杨林,马宏伟,王岩,王川伟,张珍珍 《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 《基于粒子滤波器的室内移动机器人自定位》PDF+DOC2008年第S1期 李瑞峰,赵立军,靳新辉 《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

    • 针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高，不适用于方向性差的超声传感器问题，提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计；在建立全局超声概率栅格地图的基础上，利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明，该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题，对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿，减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真。

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