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基于激光雷达的内部地图同时定位构建算法研究

来源:365bet体育网 作者:365bet官网手机版 发布时间:2019-06-17
AGV设计和信息:评论12viewsA +留下一个类别?
在中国工业自动化的改进中,更多的工厂和仓库实现了生产和智能运输,无需人工干预。
在这个过程中,无人值守的引导车辆(AGV)性能如何?作为一种新型智能交通设备的重要作用。
在此背景下,本文探讨了基于激光雷达内部的内部工作算法图和移动机器人的同时位置。
首先,定义机器人系统的坐标系。建立了基于模型的运动里程表和感知模型骑手环境。根据用于数据传输的激光雷达的类型,正在考虑读取激光雷达数据的方法。
为了比较和论证使用网格图作为模型图的可行性,基于概率模型的算法状态更新已经完成了地图网格的研究,并且通过MATLAB验证了算法构造的有效性。
定位算法SLAM粒子滤波器中粒子分解引起的估计误差为了解决大态度问题,本文分析了过程微粒滤波器中粒子劣化的原因贝叶斯过滤理论和位置算法partículas.Para过滤器的理论推导完成了重采样算法和设计来解决这个问题?基于不同算法的微粒滤波器。在仿真环境中完成实验。根据实验结果,为该粒子选择最合适的算法tema.Filtro层次重采样。
本文来自织梦

在此基础上,引入了-blackwellized Rao粒子滤波器概念(RBPF),并在过去考虑了RBPF-SLAM算法。
基于帧SLAM算法RBPF的传统理论,我们提出了混合分布研究。已经提出了基于分层重采样的改进算法RBPF-SLAM。使用开放数据集进行模拟实验以模拟程序模拟.Efectividad
Turtlebot机器人用作实验机器人的平台,PC是主机。原始和改进的SLAM算法用于在真实环境中进行实验定位的映射。实验表明,改进算法可以获得更好的定位和映射效果。..
最后,集成的迁移算法是完整的,在给定的赛道下定位和映射与AGV原型相结合验证了实际算法。





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