資料介紹
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)即實時定位與地圖創建是移動機器人導航的關鍵技術。要求機器人在一個完全未知的環境中從一個未知的位置出發,利用傳感器對環境的觀測遞增地建立環境的導航地圖,同時根據已建立的地圖同步確定自己的位置。
針對使用擴展卡爾曼濾波(EKF)進行環境地圖的創建對線性系統效果較好而對非線性系統的線性化受誤差影響較大的問題,提出一種基于對Kinect采集到的環境數據和迭代擴展卡爾曼濾波(IEKF)算法的室內環境三維地圖創建。該方法使用成本較低的Kinect傳感器獲取深度數據然后結合IEKF實現攝像頭軌跡預測,最后利用最近點迭代(ICP)算法對深度圖像進行配準得到室內環境三維點云圖。實驗結果表明,IEKF算法與傳統的EKF算法相比,得到的軌跡更平滑、誤差更小,同時所得到的三維點云圖更加光滑。該方法實現了三維地圖構建,較為實用,效果較好。
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