近年来,随着我国轨道交通列车数量逐年增加,轨道交通的运维费用也在逐年增加,高端装备逐渐进入建设与运维并重阶段,运维压力急剧加大。虽然目前已经开始使用巡检机器人逐步代替人工进行列车运维工作,但是存在导航定位精度不高的问题,亟需改进。因此,针对该问题,本文基于蒙特卡洛算法(Monte Carlo Localization,MCL),使用正态分布变换算法(NDT)特征作为定位地图代替栅格地图,使用粒子滤波定位代替NDT迭代优化匹配,提升定位精度和稳定性,提高了机器人的导航精度。实验结果表明,优化后的定位算法性能优于原始自适应蒙特卡洛算法(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL),具有一定实际价值。
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