陈龙
- 作品数：1 被引量：8H指数：1
- 供职机构：中山大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 利用先验点图模型的SLAM后端优化算法被引量：8
- 2014年
- 目前基于因子图的后端优化算法具有优越性。在因子图中,节点代表姿态,节点之间的边代表里程信息和封闭循环约束。由于因子图并未描述每个节点精度的差异,导致整体定位精度仍有提高的空间。针对这个问题,提出了一种基于先验点图模型的后端优化算法,依据前端提供节点精度的差异,在因子图中引入高精度点,然后采用改进的Levenberg算法进行全局优化,从而实现在结合原有概率约束的基础上,利用少量高精度点牵引其他点向真实值靠近,完成更为精准的自身定位。并在公开数据集上进行了实验,结果证明,本文提出的算法增强了前后端的关联,提高了定位精度。
- 吕瑞陈龙翁雪何金城
- 关键词：机器人同时定位与地图构建
