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一种低耗时高精度的实时2D激光SLAM方法
针对当前2D激光SLAM方法无法兼顾高地图精度与低计算复杂度的问题,本文提出一种BreifSLAM算法。在运动估计阶段,采用滑动检测方法校准里程计数据;在帧匹配阶段,采用自适应分层逼近式随机采样方法选取匹配点,通过查询击中表来计算其匹配得分;在地图更新阶段,将概率地图分解为分子表和分母表,通过维护这两个表更新概率地图。在Khepera IV实验平台上的对比实验表明,BreifSLAM算法相较于tinySLAM算法,在地图边界分辨率和精确度较高的同时,计算耗时更少,实时性更好。
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2018中国唐人游娱乐大会(CAC2018)论文集
2018年

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