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地铁站(高遮挡和动态环境)内的鲁棒自定位

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在不同动态、高遮挡场景下(比如食堂、地铁站等),移动机器人的自定位精度和鲁棒性会受到较大的影响。对此,作者提出了一种在动态、高遮挡场景下的位姿跟踪算法。利用移动机器人定位能力,对粒子滤波位姿跟踪算法中基于里程计的建议分布函数进行修正。地铁站实验验证了本算法在动态、高遮挡场景下具有较好的定位精度和鲁棒性。欢迎参阅相关论文:Yong Wang, Weidong Chen, Jingchuan Wang, “Map-based localization for mobile robots in high-occluded and dynamic environments,” Industrial Robot: An International Journal, 41(3), 2014.