摘要
本发明涉及定位领域,尤其涉及一种基于ROS的激光雷达轮式机器人定位建图方法及系统。方法包括以下步骤:包括:改进的RBPF Gmapping算法通过融合激光雷达与里程计数据生成高斯提议分布,结合自适应重采样阈值Neff动态平衡粒子退化与计算资源,降低建图误差及内存占用;优化A*算法采用启发函数权重分段调节,剔除冗余搜索方向,结合贝塞尔曲线平滑路径节点;改进DWA算法引入障碍物轨迹预测因子,动态调整速度窗口;基于EKF的多传感器融合定位动态分配IMU与激光雷达权重,修正位姿误差并反馈至建图与避障模块,形成闭环控制。本发明实现建图精度提升、路径规划效率提高、定位误差降低,有效解决传统方案中建图累积误差、路径冗余及动态避障能力不足的问题。
技术关键词
定位建图方法
轮式机器人
里程计
栅格地图
激光雷达数据
节点
融合激光雷达
位姿误差
扩展卡尔曼滤波
多传感器融合
建图系统
粒子
机器人运动学模型
避障单元
障碍物轨迹预测
可视化交互界面
列表
集成激光雷达
系统为您推荐了相关专利信息
单目视觉里程计
单目相机
移动机器人平台
超宽带传感器
因子
无人机自主导航系统
Dijkstra算法
无人机自主导航技术
三维点云分析技术
节点
深度强化学习模型
电力杆塔
隐马尔可夫模型
蚁群算法
无人机
识别位姿
对接方法
里程计
计算机软件产品
控制移动机器人