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摘要
针对室内环境下移动机器人的定位问题,依靠视觉里程计进行的RatSLAM模型,通过局部场景模板匹配实现重定位来减少视觉里程计产生的累计误差。在静态环境下具有不错的鲁棒性,但在动态的环境中,如移动障碍物的出现,视觉里程计会提供错误的信息导致航迹出现较大的偏差,局部模板匹配由于环境的变化也会有错误匹配,导致移动机器人的定位精度不高,构图不准确。提出将RSSI定位与RatSLAM算法融合,通过信号定位提供的粗略定位点,确定精准区域的范围,用来修正位姿细胞和剔除错误模板以及达到对经历图的修正,实现了对原有RatSLAM算法的改进。
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