16、移动机器人的SLAM与自主导航技术解析

移动机器人的SLAM与自主导航技术解析

1. Hector SLAM算法概述

Hector SLAM是一种基于2D/3D激光雷达的流行SLAM算法，它使用高斯牛顿迭代法来解决非线性最小二乘问题。该算法具有以下优点：不需要里程计数据，对地面平整度要求低，计算量小。不过，它需要高频且测量噪声低的激光传感器，地图大小固定，没有闭环检测，并且高度依赖扫描匹配结果，一旦匹配失败，算法就会失效。

2. Hector SLAM算法原理分析

2.1 双线性地图插值

为了获得平滑的地图，Hector SLAM算法采用双线性插值方法对占用网格地图进行插值。双线性插值方法的核心思想是在x和y方向上各进行一次插值。基于图4.14，点Pm的概率值由以下公式表示：
[M(P_m) \approx \frac{y - y_0}{y_1 - y_0} \frac{x - x_0}{x_1 - x_0} M(P_{11}) + \frac{x_1 - x}{x_1 - x_0} M(P_{01}) + \frac{y_1 - y}{y_1 - y_0} \frac{x - x_0}{x_1 - x_0} M(P_{10}) + \frac{x_1 - x}{x_1 - x_0} M(P_{00})]
其中，(M(P_{x,y}))表示网格(P_{x,y})为障碍物的概率。(M(P_{x,y}))的偏导数为：
[\frac{\partial M(P_m)}{\partial x} \approx \frac{y - y_0}{y_1 - y_0} (M(P_{11}) - M(P_{01})) + \frac{y_1 - y}{y_1 - y_0} (M(P