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An Analysis of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Algorithms

机译:同时定位和映射(SLAM)算法的分析

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摘要

This paper provides an introduction to two Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithms: EKF SLAM and Fast-SLAM. SLAM allows an autonomous robot to accurately map an unknown environment as well as locate itself within the environment. These algorithms work iteratively, by moving about the environment and extracting and observing various landmarks in the environment. EKF SLAM and Fast-SLAM solve the SLAM problem by using probabilities to control for errors in the robotu27s sensors. This paper provides a discussion of these two algorithms and compares their run times and the accuracy of the maps they produce.
机译:本文介绍了两种同时定位和映射(SLAM)算法:EKF SLAM和Fast-SLAM。 SLAM允许自主机器人准确地映射未知环境,并在环境中定位自己。这些算法通过在环境中四处移动以及提取和观察环境中的各种地标来迭代地工作。 EKF SLAM和Fast-SLAM通过使用概率来控制机器人传感器中的错误来解决SLAM问题。本文提供了这两种算法的讨论,并比较了它们的运行时间和生成的地图的准确性。

著录项

  • 作者

    Naminski Megan R;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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