不依赖里程计的机器人定位与地图构建

摘要

为了解决缺少里程计情况下的移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题,提出一种机器人运动状态估计模型.通过将该模型与FastSLAM框架相结合,在SLAM过程中实现对机器人位置、姿态及其运动状态(如速度)的估计.该算法用估计的运动状态代替里程计,实现了在没有里程计情况下的SLAM.为验证算法性能,通过仿真和维多利亚数据库的实验将该算法与需要里程计信息的SLAM算法相对比.实验结果表明,该算法在大于30个粒子的情况下可以达到与需要里程计信息的SLAM算法相当的精度.