基于快速仿射模板匹配的AMCL算法

自主定位是移动机器人的重要任务,机器人绑架问题是定位技术中的难点。基于粒子滤波的自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法能够解决机器人绑架问题,但其在定位恢复过程中需要在全局地图中放入新粒子,恢复效率低。通过对自适应蒙特卡罗定位算法的研究,结合图像学中模板匹配思想,提出了一种基于快速仿射模板匹配的自适应蒙特卡罗定位(AMCL-FM)算法。该算法利用全局代价地图与局部代价地图估计出机器人的真实位置,并在估计出的位置放置新的粒子,提高定位恢复能力。与传统的自适应蒙特卡罗定位算法相比,所提算法定位精度提升了61.13%,定位恢复效率提升了69.23%。