【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏位姿调整的移动机器人的Gmapping建图方法
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种基于稀疏位姿调整的移动机器人的Gmapping建图方法。
技术介绍
近年来，随着“工业4.0”、“智能制造”及“中国制造2025”等概念的提出，机器人领域取得了长足的进步与蓬勃的发展。在服务机器人领域，室内移动机器人的研究成为了一个热点问题。当前，对室内移动机器人的研究主要围绕地图构建、定位、导航等方面展开，即解决移动机器人的“我是谁”、“我在哪儿”及“我要去哪儿”的问题。但以上问题并不是孤立存在的，在未知环境下精确的地图构建依赖于准确的定位信息，而精准的定位依赖于准确的建图，移动机器人的自主导航与路径规划则依赖于准确的环境地图与定位，所以移动机器人的研究的首要问题就是建图与定位问题。由于Gmapping-SLAM算法在环境复杂、里程计收到噪声干扰且噪声不全为高斯噪声时，可能会产生滤波器的过度过滤问题。基于此，本专利技术针对Gmapping-SLAM进行了改进，使用图优化理论和闭环检测对Gmapping的扫描匹配过程...
【技术保护点】
1.一种基于稀疏位姿调整的移动机器人的Gmapping建图方法，其特征在于，包括：/nS1：初始化粒子位姿与分布，通过上一时刻第i个粒子的机器人位姿
【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏位姿调整的移动机器人的Gmapping建图方法，其特征在于，包括：
S1：初始化粒子位姿与分布，通过上一时刻第i个粒子的机器人位姿与里程计信息估计该时刻第i个粒子的机器人估计位姿，计算提议分布p；
S2：基于地图信息、机器人估计位姿、观测量，匹配扫描第i个粒子的机器人估计位姿的周边区域；
若扫描匹配成功则进入S3，计算机器人位姿的极大似然估计值；并判断是否启动线性优化线程，若启动线性优化流程，则执行S3及S3’；否则，仅执行S3；
若扫描匹配失败，则跳过S3、S4，计算机器人位姿，更新第i个粒子的权重；
所述计算机器人位姿的计算公式为：
；
所述更新第i个粒子的权重的计算公式为：
；
S3：通过计算扫描匹配区域内各点的均值与协方差矩阵，计算采样位置的目标分布，计算归一化因子；
所述归一化因子的计算公式为：
；
S4：计算高斯近似，计算第i个粒子的更新位姿；
所述高斯近似的计算公式为：
，
；
所述第i个粒子的更新位姿的计算公式为：
；
S5：更新第i个粒子的权重，所述第i个粒子的权重的更新公式为：
；
S6：更新机器人位姿与粒子地图，所述更新机器人位姿的方法为：通过所述第i个粒子的更新位姿与位姿修正量更新机器人位姿，所述更新粒子地图的方法为：通过直接稀疏特征矩阵H、第i个粒子的更新位姿、观测量，及更新第i个粒子的地图及采样粒子集更新粒子地图及粒子信息；
S7：判断地图创建是否完成，若地图创建完成，则结束流程；
若地图创建未完成，则判断是否进行粒子重采样；
判断是否进行粒子重采样的方法为：
若...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵光哲，陶永，江山，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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