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关于ROS和Kinect环境下移动机器人SLAM的研究论文.pdf

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简介：
本研究论文深入探讨了在ROS与Kinect环境下的移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）技术，旨在提升机器人自主导航能力。 同时定位与地图构建（SLAM）技术是移动机器人实现自主导航和避障的关键问题之一。传统的1D和2D传感器，如超声波传感器、声呐及激光测距仪等，在建图过程中无法获取Z轴方向上的信息，这增加了机器人发生碰撞的风险，并影响了建图结果的准确性。为了弥补以往研究中仅使用2D激光数据的不足，我们对Kinect三维数据进行了转换研究，将水平视角和垂直视角的信息融合成二维激光数据进行地图构建。通过机器人操作系统（ROS）进行仿真分析与实际测试后发现，Kinect可以有效补充1D及2D传感器的数据缺陷，并显著提高建图的完整性和可靠性，在室内移动机器人的SLAM应用中表现良好。

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  • 关于ROS和Kinect环境下移动机器人SLAM的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了在ROS与Kinect环境下的移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）技术，旨在提升机器人自主导航能力。 同时定位与地图构建（SLAM）技术是移动机器人实现自主导航和避障的关键问题之一。传统的1D和2D传感器，如超声波传感器、声呐及激光测距仪等，在建图过程中无法获取Z轴方向上的信息，这增加了机器人发生碰撞的风险，并影响了建图结果的准确性。为了弥补以往研究中仅使用2D激光数据的不足，我们对Kinect三维数据进行了转换研究，将水平视角和垂直视角的信息融合成二维激光数据进行地图构建。通过机器人操作系统（ROS）进行仿真分析与实际测试后发现，Kinect可以有效补充1D及2D传感器的数据缺陷，并显著提高建图的完整性和可靠性，在室内移动机器人的SLAM应用中表现良好。
     
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  • 基于MATLAB的EKF-SLAM环境下的研究
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    本文针对ROS环境下的多目标A*路径规划问题，提出了一种改进算法，旨在提高路径规划效率与适应性，并通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 刘祎然和魏世民提出了一种基于ROS环境的改进A*算法，用于移动机器人的连续多目标路径规划问题。他们首先分析了传统A*算法的基本原理，并在此基础上进行了优化改进。通过仿真测试验证了该改进算法的有效性。
     
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    该研究论文深入探讨了在Spark分布式计算框架下优化和实现Eclat关联规则挖掘算法的方法，着重分析了并行化技术对提升大规模数据集处理效率的影响。 通过对Spark大数据平台及Eclat算法的深入研究，提出了一种基于Spark的Eclat改进版算法（即SPEclat）。为解决串行算法在处理大规模数据集中的不足，该方法进行了多方面的优化：为了减少候选项集支持度计数时产生的损耗，调整了数据存储方式；将数据按前缀分组，并分配到不同的计算节点上进行并行化计算，从而压缩搜索空间。最终利用Spark云计算平台的优势实现了算法的高效运行。实验结果显示，在处理海量数据集的情况下，该算法能够有效提高性能，并且在面对大规模的数据量增长时具有良好的可扩展性。
     
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