一种2D SLAM算法评估及量化方法技术

本发明专利技术提出了一种2D SLAM算法评估及量化方法，属于移动机器人领域。该方法包括：获取不同SLAM算法创建的地图数据；提出五个衡量算法优劣的评判指标；根据算法获得的地图数据计算归一化最邻近距离、均方误差、结构相似性、栅格占用自由比、边长总和这五个指标；根据数据结果判断算法的优劣。本发明专利技术提供了一种2D SLAM算法评估及量化方法，能够更科学的对生成的地图进行评价，更准确反映算法的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种2DSLAM算法评估及量化方法
本专利技术涉及移动机器人领域，特别涉及一种2DSLAM算法评估及量化方法。
技术介绍
移动机器人利用自身传感器获得环境的地图，同时确定自身在环境中的位置和姿态的过程叫做同时定位与建图(SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM)。各种SLAM算法基本理论不同，不同场景下其表现状态也不尽相同。工程中，SLAM算法生成地图的精度会直接影响移动机器人的定位和自主导航，所以挑选出表现最好的算法至关重要。比较多种算法结果的最简单方法是计算生成地图和地面实况图之间的差异。传统上，都是通过人眼观察生成地图，评价其与实际环境的差异，但是该方法主观性较强，评价结果会随评估者的主观看法和经验的不同而改变，不能准确反映算法的质量，现阶段仍缺乏一种科学评估地图的方法，为选择最佳算法提供有效依据。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种2DSLAM算法评估及量化方法，能够更科学的对生成的地图进行评价，选择能生成最适用于机器人定位、导航的算法。本专利技术所采用的技术方案本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种2D SLAM算法评估及量化方法，其特征在于，所述评估指标包括：归一化最邻近距离、均方误差、结构相似性、栅格占用自由比、边长总和；/n所述2D SLAM算法评估及量化方法，包括如下步骤：/n步骤一：分别运行SLAM算法，控制移动机器人运动并生成环境地图；/n步骤二：使用Ostu算法将生成地图二值化；/n步骤三：统计生成地图墙壁和自由空间所对应的像素数并计算其像素比；/n步骤四：进一步的，缩小生成地图的墙线，计算所有封闭区域的周长；/n步骤五：进一步的，将生成地图和各自的地面真值对齐；/n步骤六：计算生成地图与实际环境的距离、生成地图与实际环境对应像素差值的均方差，衡量生成地图与原始图的...

【技术特征摘要】
1.一种2DSLAM算法评估及量化方法，其特征在于，所述评估指标包括：归一化最邻近距离、均方误差、结构相似性、栅格占用自由比、边长总和；
所述2DSLAM算法评估及量化方法，包括如下步骤：
步骤一：分别运行SLAM算法，控制移动机器人运动并生成环境地图；
步骤二：使用Ostu算法将生成地图二值化；
步骤三：统计生成地图墙壁和自由空间所对应的像素数并计算其像素比；
步骤四：进一步的，缩小生成地图的墙线，计算所有封闭区域的周长；
步骤五：进一步的，将生成地图和各自的地面真值对齐；
步骤六：计算生成地图与实际环境的距离、生成地图与实际环境对应像素差值的均方差，衡量生成地图与原始图的相似程度。


2.根据权利要求1所述的2DSLAM算法评估及量化方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤：
1）创建模拟各种类型地形的3D模型，并且使用插件从这些3D模型获得地面...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丽伟，曲达明，朱绪康，赵子君，侯阿临，李秀华，梁超，杨冬，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22