【SLAM】基于 Rao-Blackwellized 粒子平滑的同步定位与地图构建matlab复现

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🔥 内容介绍

该文章探讨了一种基于 Rao-Blackwellized 粒子平滑的同步定位与地图构建 (SLAM) 框架，该框架可以高效地处理密集和稀疏地图表示，通过对条件线性模型和条件线性化模型进行 Rao-Blackwellization。文章展示了该方法在无线电 (BLE/Wi-Fi)、磁场和视觉 SLAM 等应用中的仿真和真实世界实验结果，表明该方法在处理混杂噪声的情况下表现良好。

引言

同步定位与地图构建 (SLAM) 是指在未知环境中构建地图表示的同时定位自身的任务。SLAM 的概率解释允许整合先验知识并在不确定性下进行操作。与常见的计算系统状态点估计的做法不同，我们通过近似贝叶斯推理来捕获完整的后验密度。这种动态学习任务属于状态估计，目前最先进的技术是使用解决前向滤波问题的序贯蒙特卡罗方法。

在本文中，我们提出了一种基于粒子平滑的概率 SLAM 框架，该框架不仅将观测数据纳入当前状态估计，而且还回溯更新的知识以纠正过去的地图和状态中的漂移和歧义。我们的解决方案可以通过对条件线性模型和条件线性化模型进行 Rao-Blackwellization，来有效地处理密集和稀疏地图表示。

方法

Rao-Blackwellized 粒子平滑是一种将粒子滤波与卡尔曼滤波相结合的方法。该方法利用系统状态中线性部分的解析解，并将粒子仅用于表示非线性部分。这使得该方法能够在更高效的情况下处理高维状态空间。

在我们的 SLAM 框架中，我们将地图视为一个高维随机过程，例如高斯过程。然后，我们利用 Rao-Blackwellization 将粒子用于估计机器人姿态，而使用卡尔曼滤波器来估计地图。通过这种方式，我们可以有效地处理大型地图，同时保持对机器人姿态的准确估计。

结果

我们通过仿真和真实世界实验验证了该方法的有效性。结果表明，我们的 Rao-Blackwellized 粒子平滑方法在处理混杂噪声和大型地图方面优于传统的粒子滤波方法。

结论

我们提出了一种基于 Rao-Blackwellized 粒子平滑的概率 SLAM 框架，该框架可以高效地处理密集和稀疏地图表示。我们的方法在处理混杂噪声和大型地图方面表现良好，并且在各种应用场景中具有很大的潜力。

未来方向

我们计划在未来工作中进一步探索该方法在以下方面的应用：

• 更复杂的环境模型

• 多机器人协作 SLAM

• 实时 SLAM 应用

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Manon Kok, Arno Solin, and Thomas B. Schön (2024). Rao-Blackwellized particle smoothing for simultaneous localization and mapping. Data-Centric Engineering, 5, e15. doi: 10.1017/dce.2024.12.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

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