| 未知环境下移动机器人同步地图创建与定位研究进展 |
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| 引用本文： | 王耀南,余洪山. 未知环境下移动机器人同步地图创建与定位研究进展[J]. 控制理论与应用, 2008, 25(1): 57-65 |
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| 作者姓名： | 王耀南 余洪山 |
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| 作者单位： | 湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，湖南大学优秀博士论文创新基金 |
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| 摘 要： | 移动机器人同步地图创建与定位(SLAM)是移动机器人的核心研究课题.本文对SLAM的最新研究进展和关键技术进行了综述:并从地图创建模型、计算复杂度和算法鲁棒性等方面对现有方法进行了对比分析.最后总结分析了SLAM研究存在的难题,探讨了今后的发展方向.
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| 关 键 词： | 移动机器人地图创建 移动机器人定位 卡尔曼滤波器 EM算法 粒子滤波器 |
| 文章编号： | 1000-8152（2008）01-0057-09 |
| 收稿时间： | 2006-05-10 |
| 修稿时间： | 2007-01-05 |
A review of simultaneous localization and map building algorithms for mobile robots in unknown environment |
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| WANG Yao-nan,YU Hong-shan. A review of simultaneous localization and map building algorithms for mobile robots in unknown environment[J]. Control Theory & Applications, 2008, 25(1): 57-65 |
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| Authors: | WANG Yao-nan YU Hong-shan |
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| Affiliation: | College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha Hunan 410082, China |
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| Abstract: | Simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm for mobile robots is a key problem in the field of robotics. The latest progress of SLAM algorithms is surveyed, and the key techniques adopted. Various existing methods were analyzed and compared in details of map-building model, computation complexity, robustness and so on. Finally, the key problems and future research trend of SLAM approaches are presented. |
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| Keywords: | mobile robot map-building mobile robot localization Kalman filter EM algorithm particle filters |
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