【摘 要】
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同步定位与制图SLAM(Simultaneous Localization and Map-ping)因其目前广泛应用移动机器人、无人机以及无人驾驶等领域,是无人载体完成自主导航的关键技术。当无人载体从一
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同步定位与制图SLAM(Simultaneous Localization and Map-ping)因其目前广泛应用移动机器人、无人机以及无人驾驶等领域,是无人载体完成自主导航的关键技术。当无人载体从一个未知位置开始运动,SLAM技术利用其自身搭载的传感器感知周围环境并提取有用信息,创建增量式的环境地图,同时用该地图实现自身定位和导航。SLAM技术使得无人载体自身的准确定位能够为环境特征点提供定位信息,环境地图的准确构建也能为无人载体的定位提供信息。这两者的相互关联问题在SLAM算法中表达为迭代求解的数学问题。SLAM问题主要解决无人载体位姿估计和环境特征位置估计,概率算法是其核心点。本文分析了实际系统中两种最常使用的EKF-SLAM与FAST-SLAM的原理。并基于两种算法进行了对比试验,试验结果表明FAST-SLAM算法的位姿估计优于EKF-SLAM算法。
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