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摘要
针对机器人绑架后的重定位问题,提出了将粒子滤波与图像ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配结合起来的全局定位算法。机器人被绑架后,由运动模型预测产生的粒子集将不能正确估计机器人位姿。方法通过加入相机观测结果来修正粒子集。首先基于相机图像ORB特征匹配检测机器人所在区域,然后在相机关联的栅格子地图内撒粒子,最后通过粒子滤波的观测更新和重采样使粒子逐渐收敛实现重定位。实验证明:本文方法能够解决机器人绑架问题,在时间效率上优于加入随机粒子的自适应蒙特—卡罗定位算法,且具有更低定位误差。
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