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從移動機器人自主導航對3D地圖精度的需求出發(fā)，在魯棒OctoMap的基礎(chǔ)上提出一種基于完整可見性模型的改進魯棒OctoMap并應用于基于Kinect的RCB-D同時定位與地圖創(chuàng)建（SLAM）中。首先，通過考慮相機和目標體素的相對位置關(guān)系及地圖分辨率進行可連通性判斷，獲得滿足可連通性的相鄰體素的個數(shù)及位置；其次，根據(jù)不同的可連通性情況分別建立目標體素的可見性模型，從而構(gòu)建普適性更強的完整可見性模型，有效克服了魯棒OctoMap可見性模型的局限性，提高了建圖精度；再次，使用基于高斯混合模型的Kinect深度誤差模型代替簡單深度誤差模型，進一步克服傳感器測量誤差對地圖精度的影響，降低了地圖的不確定性；最后，結(jié)合貝葉斯公式和線性插值算法來更新八又樹中每個節(jié)點的實際占用概率，從而構(gòu)建基于八又樹的立體占用地圖。實驗結(jié)果表明，所提方法有效克服了Kinect傳感器深度誤差對地圖精度的影響，降低了地圖的不確定性，其建圖精度較魯棒OctoMap有明顯的提高。
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