基于概率的移动机器人SLAM算法框架 (2010年)

在移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中，机器人本身位置不确定，其所处环境也不可预知，针对这些不确定性因素，应用贝叶斯规则作为理论基础，建立移动机器人SLAM算法的概率表示模型，通过扩展卡尔曼滤波器实现SLAM算法，并介绍一种激光雷达数据与特征地图的数据关联方法。实验结果表明，该方法为实现SLAM算法提供了一种有效可靠的途径。