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摘要
在不同动态、高遮挡场景下(比如食堂、地铁站等),障碍物遮挡的程度各有区别,而地图的特征也不尽相同,移动机器人的位姿跟踪精度会受到较大的影响.针对上述问题,本文提出了一种自适应位姿跟踪算法.核心思想是利用移动机器人定位能力,对粒子滤波中基于里程计的建议分布函数进行修正,以此得到准确、鲁棒的定位结果.其中,定位能力不仅可以反映已知地图(不同场景和噪声)还能反映动态障碍物给定位带来的影响.进而,为了保证算法在不同动态、高遮挡场景下的鲁棒性,对融合过程中调节激光观测和里程计测量之间可信度的参数进行了改进设计.通过仿真和实验,验证了改进的两传感器可信度参数的有效性,同时,也验证了本文算法在动态、高遮挡场景下具有较好的定位精度和鲁棒性.
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