SLAM概念學習之隨機SLAM算法
這一節，在熟悉了Featue maps相關概念之后，我們將開始學習基於EKF的特征圖SLAM算法。 1. 機器人，圖和增強的狀態向量 隨機SLAM算法一般存儲機器人位姿和圖中的地標在單個狀態向量中，然后通過一個遞歸預測和量測過程來估計狀態參數。其中，預測階段通過增量航跡估計 ...
原文：SLAM概念學習之特征圖Feature Maps
特征圖 或者叫地標圖，landmark maps 利用參數化特征 如點和線 的全局位置來表示環境。如圖 所示，機器人的外部環境被一些列參數化的特征，即二維坐標點表示。這些靜態的地標點被觀測器 裝有傳感器的機器人 利用多目標跟蹤的方法跟蹤，從而估計機器人的運動。 Fig. Feature maps. 機器人的定位是通過建立傳感器觀測特征和圖map中特征之間的關系來確定的。預測特征的位置和量測特征位 ...
2016-11-01 22:16 0 1522 推薦指數：
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