Modares Mechanical Engineering
مهندسی مکانیک مدرس
Modares Mechanical Engineering
Engineering & Technology
http://mme.modares.ac.ir
1
admin
1027-5940
2476-6909
10.22034/mme
fa
jalali
1395
11
1
gregorian
2017
2
1
16
12
online
1
fulltext
fa
رویکردی جدید در بهبود دقت مکانیابی و نقشهسازی همزمان با استفاده از نقشه نسبی
A New Approach to Improve of Accuracy in Simultaneous Localization and Mapping by Using Relative Map
در این مقاله با پیشنهاد توسعه دو رویکرد در نقشه نسبی، مکانیابی و نقشهسازی همزمان (مونه) بهبود داده میشود. پیادهسازی مونه مبتنی بر فیلتر کالمن توسعه یافته در محیطهای بزرگ بواسطه حجم زیاد محاسبات امکان پذیر نیست. از طرف دیگرچون مدل حرکت و مشاهده رباتها معمولاً غیرخطی میباشد، باعث واگرایی مونه با تخمینگر کالمن میگردد. درتخمینگر نسبی چون تنها به فاصله نسبی بین نشانهها توجه میشود معادلات آن به مدل حرکتی ربات وابسته نبوده و از طرف دیگر میتوان مدل مشاهده را نیز بصورت خطی تعریف نمود و در نتیجه همگرایی آن قابل اثبات است؛ اما روشهای ارائه شده مبتنی بر تخمینگر نسبی دارای مشکل اساسی ابهام در تعیین موقعیت مطلق ربات و نشانهها میباشند. در این مقاله با ارائه الگوریتمهای تخمین موقعیت با کمترین خطای بهبود یافته (ILPE) و همچنین تخمین موقعیت با واریانس کمینه بهبود یافته (IMVPE) روشی موثرتر برای مونه بر اساس تخمینگر نسبی ارائه شده است که با سوئیچ متوالی بین فضای نسبی و مطلق، مشکل ابهام در تعیین موقعیت مطلق نشانهها و ربات درآن بر طرف شده است. حجم محاسبات این روشها به تعداد نشانهها در محیط وابسته نبوده و متناسب با متوسط نشانههای مشاهده شده در هر پیمایش ربات از محیط میباشد. در این مقاله معادلات و الگوریتم لازم برای یافتن موقعیت ربات و نشانهها ارائه گردیده و در ضمن توسط شبیهسازی کارآیی روشهای پیشنهادی در مقایسه با روشهای قبلی و همچنین مونه مبتنی برکالمن توسعه یافته بررسی شده است.
In this paper, by introducing of development of two approaches based on the relative map filter (RMF); it has been tried to improve simultaneous localization and mapping (SLAM). The implementation of Extended Kalman Filter SLAM (EKF-SLAM) in large environments is not practical due to large volume of calculations. On the other hand, the observation and motion models of many robots are nonlinear and these cause the divergence of EKF-SLAM. The basis of RMF is relative distances between landmarks; therefore its equations are independent from the robot motion model. Also, the robot observation model can be linearly defined and its convergence is guaranteed. Despite these features, the relative filter proposed methods are faced with the problem of ambiguity in absolute positioning of robot and landmarks. In this article, ILPE (Improved Lowest Position Estimation) and IMVPE (Improved Minimum Variance Position Estimation) methods are introduced. In these methods, the ambiguity problem in localization and mapping of robot and landmarks are solved by sequential switching between absolute and relative spaces. The calculation volume of these methods does not depend on the number of landmarks and depends on the average number of landmarks observed in each scan of the robot. In this paper, the equations and the required algorithm to find the position of landmarks and robot are presented. Moreover by simulation, the performance and efficiency of the proposed methods are discussed in comparison with the previous methods including EKF-SLAM.
مکان یابی و نقشهبرداری همزمان,نقشه نسبی,نقشه برداری,مکانیابی,رباتهای متحرک
SLAM,relative map,Localization,mobile robots,mapping
490
500
http://mme.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-15-1000-6407&slc_lang=fa&sid=15
Sayed Farzad
Bahreinian
سید فرزاد
بحرینیان
100319475328460065582
100319475328460065582
No
Department of Electrical and Computer Engineering
Isfahan University of Technology
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
دانشگاه صنعتی اصفهان
Maziar
Palhang
مازیار
پالهنگ
100319475328460065581
100319475328460065581
Yes
Department of Electrical and Computer Engineering
Isfahan University of Technology
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
دانشگاه صنعتی اصفهان
Mohammad Reza
Taban
محمدرضا
تابان
100319475328460065580
100319475328460065580
No
Department of Electrical and Computer Engineering
Isfahan University of Technology
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
دانشگاه صنعتی اصفهان