【摘 要】
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可变形机器人AMOEBA-I具有多种构型方式，针对机器人特有的变形能力，本文采用了一种新型环境地图的创建方法。该方法使用环境采样地图(sampled environment map，SEM)来描述复杂环境，并用EKF同步地估计机器人地图，相对于已有的能够应用在复杂环境中的算法，该算法的最大特点是具有更好的精度。在进行实验平台搭建时，采用创新的软件方式进行端口通信的转换工作，相对于已有的硬件转换方式
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器大学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016 中国科学院研究生院,北京 100049
【出 处】
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中国仪器仪表学会第十二届青年学术会议
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可变形机器人AMOEBA-I具有多种构型方式，针对机器人特有的变形能力，本文采用了一种新型环境地图的创建方法。该方法使用环境采样地图(sampled environment map，SEM)来描述复杂环境，并用EKF同步地估计机器人地图，相对于已有的能够应用在复杂环境中的算法，该算法的最大特点是具有更好的精度。在进行实验平台搭建时，采用创新的软件方式进行端口通信的转换工作，相对于已有的硬件转换方式，该方法能够有效节约实验成本。最后通过实验证明了机器人能够根据环境进行地图的有效创建，验证了算法的有效性。
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