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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：蒋小强, 卢虎, 闵欢
关键词：多机器人同步定位与建图, 感知偏差, 地图融合, 马尔可夫随机场
针对多机器人同步定位与建图（MSLAM）中感知偏差会产生高度相关且互一致的异常回环，进而导致定位与地图变形等问题，提出了基于马尔可夫随机场（MRF）的通用连续－离散图模型．其中，连续图对标准位姿图（pose graph）进行建模；离散图通过对异常值相关关系的显式建模，建立剔除模型．在此基础上，进一步利用凸松弛方法，将连续－离散图代表的非凸且NP（非确定性多项式）完全的组合优化问题转化为半正定规划（SDP）问题，方便利用现有凸优化工具进行求解．仿真和实测数据实验表明，本文方法提高了位姿图对感知偏差带来异常外点的鲁棒性，且结果不依赖于位姿初始值的好坏，在异常值占比为50%的情况下，剔除率仍可达99.8%，地图融合精度优于现有主流动态协方差缩放（DCS）方法和两两一致测量集（PCM）方法．
来源：2020年第1期
《机器人》期刊编辑部
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