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Integrated Exploration Based SRT-EKF

机译:基于SRT-EKF的集成探索

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摘要

Real mobile robots should be able to build an abstract representation of the physical environment, in order to navigate and work in such environment. We propose a method for integrated exploration, where mobile robot incrementally build a map of this environment while simultaneously use this map to compute the absolute robot localization, and make local decisions on where to move next in order to minimize the error in the estimation of the mobile pose and the configuration locations. The continuous localization process is based on the extended Kalman filter. We present simulated and experimental results on the Pionner 3DX robot to show the performance of the proposed strategy. In this methodology the robot uses only range sensors.
机译:真正的移动机器人应该能够建立物理环境的抽象表示,以便在这种环境中导航和工作。我们提出了一种用于集成探索的方法,其中移动机器人逐步构建本环境的地图,同时使用该地图来计算绝对机器人本地化,并在下面移动到下一个地移动的地方决策,以便最小化估计估计中的错误移动姿势和配置位置。连续本地化过程基于扩展的卡尔曼滤波器。我们在Pionner 3DX机器人上呈现模拟和实验结果,以显示所提出的策略的性能。在该方法中,机器人仅使用范围传感器。

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