Samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) är en viktig teknik för robotsystemnavigering. På grund av algoritmens höga komplexitet behöver SLAM vanligtvis lång beräkningstid eller stor mängd minne för att uppnå korrekta resultat. I detta papper presenterar vi en lättviktig Rao-Blackwellized partikelfilter- (RBPF-) baserad SLAM-algoritm för inomhusmiljöer, som använder linjesegment som extraheras från laserområdet som den grundläggande kartstrukturen för att minska minnesanvändningen. Eftersom de flesta stora strukturer i inomhusmiljöer vanligtvis är ortogonala mot varandra, kan vi också effektivt öka noggrannheten och minska komplexiteten hos vår algoritm genom att utnyttja denna ortogonala egenskap hos linjesegment, dvs. vi behandlar linjesegment som är parallella eller vinkelräta mot varandra på ett speciellt sätt vid beräkning av vikten av varje partikel. Experimentella resultat visar att vårt arbete är kapabelt att rita kartor i komplexa inomhusmiljöer, som bara behöver mycket liten mängd minne och mycket mindre beräkningstid jämfört med andra kartbaserade RCPF SLAM-algoritmer.
Detta tillvägagångssätt utvidgades senare för att skapa en lätt Rao-Blackwellized partikelfilter Orthogonal SLAM REF.
A Light-and-Fast SLAM Algorithm for Robots in Indoor Environments Using Line Segment Map
{'venue': 'J. Robotics', 'journal': 'J. Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}