摘要
本发明提供一种基于AMCL蒙特卡洛的机器人定位方法,通过在对机器人的位置进行定位时,先通过激光雷达对机器人的周边环境进行测量,从而将测量后的地图数据与初始设定的地图进行比对,若比对结果偏差值较大,则判定机器人当前的定位不稳定,从而进行进一步的定位,通过对机器人进行短时位移来确定机器人当前的位移量是否在预先设定的位移量范围内,从而确定机器人的定位是否准确,由此提高机器人的定位稳定性,从而使得机器人对环境的适应能力更强。
技术关键词
机器人定位方法
蒙特卡洛
激光雷达
移动轨迹数据
正态分布模型
激光束
旋转编码器
地图
动态物体
机器人对环境
收集机器人
判定机器人
生成机器人
检测机器人
代表
传感器
障碍物
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任务调度模型
任务调度策略
条件风险价值
蒙特卡洛
梯度算法
资源分配方法
资源分配优先级
排放量
动态规划算法
蒙特卡洛模拟方法
粗糙度
协方差矩阵
激光雷达传感器
测量误差
数字高程模型数据
驾驶路径规划方法
分数阶粒子群
多层语义地图
车辆控制器
记忆
公路隧道环境
交通标志
车辆定位方法
惯性里程计
激光雷达