控制理论与应用

作者：马树军,杨磊,白昕晖,李忠明

单位：东北大学,东北大学,东北大学,东北大学

关键词：多机器人系统; SLAM; 卡尔曼滤波; 地图融合; 移动机器人

基金：国家自然科学基金

本文主要研究了多机器人SLAM的地图实时融合问题。在本文中提出一种改进的HybridSLAM算法，可以同时观测和更新多个路标，并根据FastSLAM2.0思想利用选取的最准确的路标观测值来修正机器人位姿。然后，在改进HybridSLAM算法基础上，本文进一步提出一种多机器人SLAM方法（MR-IHybridSLAM）。每个机器人在不同初始位置运行IHybridSLAM算法构建子地图，并将子地图信息实时发送到同一工作站中。根据卡尔曼滤波（KF）原理将每个机器人构建的子地图融合成全局地图。最后，通过仿真实验构建多机器人融合的特征地图并与单一机器人FastSLAM和HybridSLAM算法构建的地图进行误差对比，进一步来验证该算法的准确性、快速性和可行性。

来源：2019年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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