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基于混合环境模型的移动机器人自主探索研究: 随着机器人技术研究和应用的不断广泛深入，人类期望移动机器人能够自主完成未知环境的探索，并能利用实时构建的地图模型实现高效导航。为避免由传感器信息的不确定性以及移动机器人定位误差导致的探索任务失败，本文提出了一种基于度量-...; 沈红敏; 关键词：移动机器人

基于混合环境模型的自主移动机器人环境探索研究被引量：2: 2013年; 针对未知室内环境,提出了一种基于度量-拓扑混合式地图的高效的自主移动机器人环境探索策略:移动机器人根据当前传感器数据实时构建环境通路点拓扑地图,对各个环境通路点进行细致分析与处理,选择最优的即时目标点作为规划的探索方向;在Rao-Blackwellized粒子滤波(RBPF)框架下,将基于栅格地图的同步定位与地图创建(SLAM)算法引入到机器人自主探索任务中,提供准确的机器人位姿估计,以有效改善拓扑节点的位置精度,保证机器人顺利完成探索任务。基于上述策略提出的环境探索算法能够兼顾探索效率与精度。通过在配有激光测距仪的Pioneer3-DX型移动机器人平台上进行现场实验,有力验证了这种探索算法的有效性及实用性。; 贾松敏沈红敏李秀智王可; 关键词：移动机器人环境探索 RAO

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沈红敏