基于多假设跟踪的移动机器人SLAM算法研究
针对基于视觉定位的移动机器人自主定位过程中容易产生多种候选位姿，提出一种基于多假设跟踪的同时定位和地图创建方法。该方法通过提取图像SIFT特征进行视觉量测，修正里程计累计误差，再利用多假设跟踪方法获得当前时刻的最优位姿，实时产生环境的栅格地图，并且随着机器人的位姿变化实时更新。实验表明此算法不仅能够较好地创建环境地图，而且能够有效解决机器人“绑架”问题，提高自主定位精度。
多假设定位 同时定位和地图创建 比例尺度不变特征 特征提取 最优位姿
杨晶东 杨晶辉
上海理工大学,光电信息与计算机工程学院,上海 200093 上海第二工业大学,经济与管理学院,上海201209
国内会议
上海
中文
102-106
2012-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）