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文檔簡介
1、移動機器人的同時定位與制圖(SLAM)問題是智能機器人領域的熱點研究課題之一，是實現(xiàn)機器人自主導航的關鍵技術。研究表明，在SLAM技術領域應用最為廣泛的算法之一是擴展卡爾曼濾波器(EKF)，即運用非線性的運動模型和測量模型對狀態(tài)及其協(xié)方差進行預測和更新。該算法得到的估計值既準確又迅速，然而這種優(yōu)勢僅僅體現(xiàn)在應用于尺寸較小的環(huán)境中。近些年SLAM算法越來越多的應用在戶外大尺寸的環(huán)境中，隨著環(huán)境中地標個數(shù)n的增多，標準EKF SLAM算法的
2、計算復雜度呈O n，由此產生的計算成本高，誤差累加等問題將嚴重影響該算法在大尺寸環(huán)境中應用的實時性和準確性，甚至導致算法失效。
為了解決這一難題，并保留EKF在 SLAM應用中的優(yōu)勢，本文提出了基于EKF的Fast Map Joining(FMJ) SLAM算法。該算法適用于移動機器人在大尺寸環(huán)境中的同時定位與制圖過程。隨著機器人在環(huán)境中的運動生成一組固定尺寸的局部子地圖，再將所有子地圖以分層方式進行快速地圖連接，從而得到一個
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