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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，在魯棒OctoMap的基礎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同時定位與地圖創建（SLAM）中。首先，通過考慮相機和目標體素的相對位置關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及位置；其次，根據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，結合貝葉斯公式和線性插值算法來更新八又樹中每個節點的實際占用概率，從而構建基于八又樹的立體占用地圖。實驗結果表明，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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