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Un algoritmo rápido de fusión de mapas en el campo de SLAM multirobot.

En los últimos años, la investigación sobre la localización y mapeo simultáneo de un solo robot (SLAM) ha tenido un gran éxito. Sin embargo, el SLAM multirobot enfrenta muchos problemas desafiantes, incluyendo poses de robot desconocidas, mapas no compartidos y comunicación inestable. En este artículo, se propone un algoritmo de fusión de mapas basado en el movimiento de robots virtuales para el SLAM multirobot. Se utiliza el algoritmo de adelgazamiento para construir el esqueleto de la zona vacía de los mapas de cuadrícula, y se simula un robot móvil en un mapa. Los datos simulados se utilizan como fuentes de información en el otro mapa para realizar una localización de mapa parcial de Monte Carlo; si la localización tiene éxito, las hipótesis de poses relativas entre los dos mapas pueden ser fácilmente calculadas. Verificamos estas hipótesis utilizando la técnica de encuentro y las utilizamos como valores iniciales para optimizar la estimación mediante un algoritmo de búsqueda aleatoria heurística.

Autores: Liu, Yanli; Fan, Xiaoping; Zhang, Heng

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi Publishing Corporation

Año: 2013

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

Atribución – Compartir igual

Consultas: 7

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

The Scientific World Journal

Volume , Article ID 169635, 8 pages

https://doi.org/10.1155/2013/169635

Liu Yanli, Fan Xiaoping, Zhang Heng

School of Information Science and Engineering China, School of Information Engineering China

Academic Editor: Chang C.-C.

Contact: @hindawi.com

Descripción
En los últimos años, la investigación sobre la localización y mapeo simultáneo de un solo robot (SLAM) ha tenido un gran éxito. Sin embargo, el SLAM multirobot enfrenta muchos problemas desafiantes, incluyendo poses de robot desconocidas, mapas no compartidos y comunicación inestable. En este artículo, se propone un algoritmo de fusión de mapas basado en el movimiento de robots virtuales para el SLAM multirobot. Se utiliza el algoritmo de adelgazamiento para construir el esqueleto de la zona vacía de los mapas de cuadrícula, y se simula un robot móvil en un mapa. Los datos simulados se utilizan como fuentes de información en el otro mapa para realizar una localización de mapa parcial de Monte Carlo; si la localización tiene éxito, las hipótesis de poses relativas entre los dos mapas pueden ser fácilmente calculadas. Verificamos estas hipótesis utilizando la técnica de encuentro y las utilizamos como valores iniciales para optimizar la estimación mediante un algoritmo de búsqueda aleatoria heurística.

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