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    内容提示： 基于正则高斯参数化的移动机器人 导航 1 1 李影1 ，孙作雷 *1 ，张波 2 ( 1. 上：Ｊ麓笱畔⒐こ萄г，机器辨识与交互研究组, 上海 201306；2. 中国科学院上海高等研究院, 上海 201210) 2 摘 摘 要： 本文基于正则高斯参数化构建移动机器人导航算法系统，利用信息矢量和信息矩阵描述机器人定位和构图的联合后验概率。以信息矩阵表征机器人和特征点间的约束关系，以稀疏存储的方式降低内存占用。通过一维和二维的线性仿真实验，验证了信息矩阵的构造机制及优于里程计的定位精度；同一数据融合周期内的信息矩阵和协方差矩阵稀疏性对比，验证了所提算法的内存开销...

    文档格式：PDF | 页数：9 | 浏览次数：73 | 上传日期：2017-05-11 20:14:00 | 文档星级：
    基于正则高斯参数化的移动机器人 导航 1 1 李影1 ，孙作雷 *1 ，张波 2 ( 1. 上：Ｊ麓笱畔⒐こ萄г，机器辨识与交互研究组, 上海 201306；2. 中国科学院上海高等研究院, 上海 201210) 2 摘 摘 要： 本文基于正则高斯参数化构建移动机器人导航算法系统，利用信息矢量和信息矩阵描述机器人定位和构图的联合后验概率。以信息矩阵表征机器人和特征点间的约束关系，以稀疏存储的方式降低内存占用。通过一维和二维的线性仿真实验，验证了信息矩阵的构造机制及优于里程计的定位精度；同一数据融合周期内的信息矩阵和协方差矩阵稀疏性对比，验证了所提算法的内存开销小于传统的高斯标准形式。 关键词： 正则高斯；参数化；信息矩阵；移动机器人导航；稀疏性 中图分类号：TP242 Mobile Robot Navigation based on Canonical Gaussian Parameterization Ying Li1 , Zuolei Sun *1 , Bo Zhang 2 (1. Machine Perception and Interaction Group (MPIG), Information communication college, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China; 2. Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201210, China ) Abstract: A navigation algorithm system for mobile robot based on canonical Gaussian parameterization is proposed. It employs information vector and information matrix to parameterize the joint Posterior of localization and mapping. The constrain between robot pose and feature can be sound illustrated with information matrix, and the memory consumption is reduced by sparsification. The simuations in 1D and 2D linear systems demonstrate the information matrix construction and the higher positioning accuracy than odemetry. The sparsity comparison of information matrix and covariance matrix in one data fussion routine shows the less memory cost of proposed algorithm than that of the traditional normal Gaussian parameterization. key words: Canonical Gaussian; Parameterization; Information matrix; Mobile robot navigation; Sparsification 1 1 引言 移动机器人能否批量地投入生产，服务人类的关键是要具有较高的导航精度，而导航的关键技术之一是 SLAM(simultaneous localization and mapping)，其是目前机器人领域研究的热点，通常描述为在机器人自身位姿和周围环境信息都不确定的情况下，依靠内部设备和外部传感器，创建环境地图并利用所构地图进行自主跟踪定位的过程 [1,2] 。SLAM 的解决方案多以著名的贝叶斯滤波理论为基。蠢镁岛托讲罹卣蠊乖旄咚狗植急硎净魅说奈蛔说暮笱楦怕拭芏群，如扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)等 [3] 。协 1 本文代码在 github 上开源，代码主页：https://github.com/sunzuolei/cgp_slam 2 作者简介：李影(1989-)，女，汉，安徽阜阳人，硕士，研究方向为数据融合、移动机器人导航，邮箱：ly@mpig.com.cn ；通信作者：孙作雷(1982-)，男，汉，山东枣庄人，博士，副教授，研究方向为移动机器人导航、机器学习等，邮箱：szl@mpig.com.cn；此项工作得到：国家自然科学基金项目(61105097; 51279098; 61401270); 上海市188宝金博页面版委员会科研创新项目(13YZ081)；上：Ｊ麓笱Т葱禄鹣钅(2015ycx059)的资助。

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