學位論文
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Item 結合環境探索策略與路徑規劃之適應計算性同時定位與建圖(2016) 龔大瑋; Kung, Da-WeiFastSLAM是目前解決同時定位與建圖最主要的方法，其中FastSLAM 2.0隨著地標的不斷增加，量測資訊與粒子內所存地標的比對次數也會大幅增加，導致計算效率降低。因此本論文提出一改良方法，稱之為「適應性計算之同時定位與建圖演算法(ACSLAM)」，在一開始的粒子更新階段係與FastSLAM 1.0相同，只採用里程計資訊，接下來在更新地標的階段，先選擇與量測資訊有最大相似性的地標先更新粒子狀態，再來更新地標。並且在重新取樣的階段使用「有效取樣大小」的值來決定下一次演算法的粒子數目，透過此方法來提高計算效率以及定位的精確度。然而單純運用SLAM演算法並無法進行環境探索與路徑規劃，因此本論文將ACSLAM整合基於邊緣偵測(frontier-based)之環境探索方法以及向量場路徑規劃，使機器人能完全自主性的執行任務。在實作方面，我們選擇了Pioneer 3-DX機器人作為移動平台，並搭配SICK感測器來偵測周圍環境，實驗結果證明，本方法可以使機器人在完全未知的環境下，自主地將環境探索完畢，並且完成建圖定位以及路徑規劃的任務。