多传感器信息融合的移动机器人定位算法研究

为有效降低使用单一传感器进行移动机器人定位时的不确定误差,提高机器人定位与建图的准确性和鲁棒性,提出了一种多传感器信息融合的移动机器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法实现机器人同时定位与路标地图构建,运用图优化理论约束优化蒙特卡洛定位的位姿估计结果;通过双目视觉重建环境的三维点特征,针对视觉信息处理计算量大、跟踪精度不高的问题,研究改进基于ORB的特征点提取与四边形闭环匹配算法;利用因子图模型对激光RBPF-SLAM定位和双目视觉定位进行最大后验概率准则下的信息融合。仿真和实验结果表明通过上述方法可以得到比传统RBPF-SLAM算法及一般改进算法更高的定位精度,验证了所提方法的有效性和实用性。