【摘要】：針對地圖融合時多機器人位姿估計過程中互協(xié)方差未知的問題,提出了一種基于協(xié)方差交叉點(covariance intersection,CI)因子圖的2D地圖融合算法.首先通過坐標變換矩陣實現(xiàn)機器人坐標到全局坐標的轉(zhuǎn)換,然后以最小化非線性性能指標為原則求取局部的估計信息權(quán)重,通過算法融合各局部估計信息,計算出融合點的位姿和互協(xié)方差.最后通過協(xié)方差通用公式,計算出融合點到下一級變量節(jié)點的概率約束(協(xié)方差),進而完成因子圖融合.實驗結(jié)果表明,該算法具有一定的可行性.
[Abstract]:In order to solve the problem of unknown mutual covariance in multi-robot pose estimation in map fusion, a 2D map fusion algorithm based on covariance intersection (CI) factor graph is proposed. Firstly, the coordinate transformation matrix is used to realize the transformation of robot coordinates to global coordinates, then the local estimated information weights are obtained based on minimization of nonlinear performance index, and the local estimated information is fused by the algorithm. The pose and covariance of fusion point are calculated. Finally, by using the general covariance formula, the probability constraint (covariance) from the fusion point to the next variable node is calculated, and then the factor graph fusion is completed. Experimental results show that the algorithm is feasible.
【作者單位】： 集美大學計算機工程學院;
【基金】：福建省科技計劃(2017H0026,2014H0033)
【分類號】：TP242

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本文編號：2191258