CN114646937B 一种slam与uwb的实时融合与建图方法 （北京理工大学重庆创新中心）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种SLAM与UWB的实时融合与体当前时刻的位姿估计以及各超宽带节点的位3输出的当前时刻的智能体的位姿估计以及各超宽带节点的位置作为步骤2的输入。本发明将LiDAR传感器与UWB传感器融合在一起，融合UWB和LiDAR以提高基于UWB的定位和映射的准确性2步骤3、基于高斯-牛顿方法求取当前时刻所述智能体根据步骤1输出的所述智能体和各超宽带节点的定位信息构建动采用扩展卡尔曼滤波算法对所述动态观测模型进行更新，得到更新的利用基于高斯-牛顿方法的扫描匹配过程，将当前时刻观测到的光束端点与当前时刻所述扫描匹配过程在一个多分辨率网格中进行，从低分辨率的网格超宽带节点建立的局部框架下构建和更新激光雷3[0001]本发明涉及机器人定位与导航技术领域，特别是一种SLAM与UWB的实时融合与建[0002]SLAM(Simulaneouslocalizaionandmapping)已在移动机器人领域中有着广泛[0003]在基于LiDAR的SLAM中可以使用UWB传感器融合的方法消除累积误差并增强鲁棒性。但是UWB的距离分辨率低于LiDAR(激光测距误差约为1cm，约为UWB测距误差的十分之4在以两个设定的超宽带节点建立的局部框架下构建和更WideBand)传感器融合在一起，融合UWB和LiDAR以提高基于UWB的定位和映射的准确性和S3输出的当前时刻的智能体的位姿估计以及各超宽带节点的5[0037]智能体进入未知区域后，抛投位置已知的超宽带节点和以两个设定的超宽带节点建立的局部框架下构建和更[0046]NLOS(NonLineofSight)传播对于高分辨率定位系统影响很大，因为在距离测于EKF(ExtendedKalmanFilter)的UWB测距可以获得机器人以及锚点的位姿和速度估计，[0049]本实施例以9个超宽带节点为例，其包括4个位置已知的超宽带节点和5个位置未6[0051]在本实例中应用提供的基于SLAM与UWB的实时融合与建图方法，通过分布式定位p327[0077]其中矩阵D表示A的对角线构成的矩阵，-L和-U分别表示矩阵A的严格下三角矩阵[0078]K*1=N⃞+b,k=0,1,.[0080]*4=D-1(L+U)⃞+D-1b89[0126]栅格地图每个栅格都用0-1表示障碍物占据的概率。利用双线性插值法计算占用i,j＝

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