IMU/스테레오 카메라/LiDAR 및 그래프 기반 최적화를 적용한 실내 모바일 로봇 위치추적

다중 센서 융합을 사용하는 모바일 로봇의 내비게이션 및 위치 추적 시스템은 높은 정확도, 낮은 계산 복잡성 및 강한 안정성 측면에서 연구热点이 되었습니다. 센서 비동기 정보 융합의 정확성을 개선하고 창고 물류에서 기하 구조 특성 저하의 응용 요구 사항을 충족하기 위해 IMU, LiDAR 및 스테레오 카메라를 사용하는 적응형 가중치 인자 그래프(AWFG) 위치 결정 방법이 제안되었습니다. 세 가지 센서의 주요 특징과 인자 그래프 이론을 결합하여 새로운 다중 센서 융합 인자 그래프 모델이 수립됩니다. 센서 측정 정보의 신뢰성을 동적으로 조정함으로써, 비정상적인 센서 또는 환경 간섭 조건에서 위치 정확도와 시스템 안정성을 개선하기 위한 적응형 인자 가중치 함수가 설계됩니다. 또한, 인자 척도를 제한하기 위해 슬라이딩 윈도우 최적화가 추가되고, 변수 제거 알고리즘이 결합되어 윈도우 내의 인자를 최적화하여 계산 복잡성을 더욱 줄입니다. 확장 칼만 필터(EKF)와 입자군 최적화(PSO) 알고리즘과 비교했을 때, 시뮬레이션 및 실험 결과는 제안된 방법이 평균 위치 오류를 약 30% 줄일 뿐만 아니라 계산 효율성과 시스템 안정성을 효과적으로 향상시킨다는 것을 보여줍니다.