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SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）即實(shí)時定位與地圖創(chuàng)建是移動機(jī)器人導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)。要求機(jī)器人在一個完全未知的環(huán)境中從一個未知的位置出發(fā)，利用傳感器對環(huán)境的觀測遞增地建立環(huán)境的導(dǎo)航地圖，同時根據(jù)已建立的地圖同步確定自己的位置。
針對使用擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）進(jìn)行環(huán)境地圖的創(chuàng)建對線性系統(tǒng)效果較好而對非線性系統(tǒng)的線性化受誤差影響較大的問題，提出一種基于對Kinect采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)和迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波（IEKF）算法的室內(nèi)環(huán)境三維地圖創(chuàng)建。該方法使用成本較低的Kinect傳感器獲取深度數(shù)據(jù)然后結(jié)合IEKF實(shí)現(xiàn)攝像頭軌跡預(yù)測，最后利用最近點(diǎn)迭代（ICP）算法對深度圖像進(jìn)行配準(zhǔn)得到室內(nèi)環(huán)境三維點(diǎn)云圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，IEKF算法與傳統(tǒng)的EKF算法相比，得到的軌跡更平滑、誤差更小，同時所得到的三維點(diǎn)云圖更加光滑。該方法實(shí)現(xiàn)了三維地圖構(gòu)建，較為實(shí)用，效果較好。
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