CBGL：快速蒙特卡罗被动全局定位的2D激光雷达传感器
摘要：移动机器人的导航依赖于对其姿态的知识。在观测器导向的定位配置中，其初始姿态可能事先无法得知，从而需要进行估计。解决全局定位问题的方法要么对噪声和环境的任意性具有鲁棒性，但需要运动和时间，可能需要节约；要么需要最小的估计时间，但假设环境结构，对噪声敏感，并需要预处理和调整。本文提出的方法保留了这两种方法的优势，避免了其弱点。该方法利用2D LIDAR传感器姿态估计误差与射线累积绝对误差(metric per ray)的特性，并利用扫描到地图的扫描匹配来进行更精细的姿态近似。在真实和模拟条件下进行了大量测试，涉及不同的环境和传感器属性，结果表明所提出的方法在姿态发现率和执行时间方面优于现有方法。源代码可供下载。
作者：Alexandros Filotheou
论文ID：2307.14247
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-07-31