快攻

FastSLAM:同时定位和映射问题的一个因子解决方案。许多人认为,能够同时定位机器人并精确地映射其周围环境的能力是真正自主机器人的一个关键先决条件。然而,解决这个问题的方法很少能够扩展到处理实际环境中存在的大量地标。例如,基于Kalman滤波的算法需要地标数量的时间二次型来合并每个传感器的观测值。本文提出了FastSLAM算法,该算法递归地估计机器人姿态和地标位置的全部后验分布,但与地图中的地标数目成对数比例。该算法基于将后验点精确分解为条件路标分布和机器人路径上分布的乘积。该算法已成功运行在多达50000个地标上,环境远远超出了以往的方法。实验结果验证了FastSLAM算法在模拟数据和真实数据上的优势和局限性。


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