《表2 不同激光扫描匹配的精度(MDE=每米平移误差均值;MRE=每米旋转误差均值;VDE=平移误差协方差;VRE=旋转误差协方差)》

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《融合NDT的2D激光数据扫描匹配遗传算法》

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如图3所示，机器人经过随机生成的5个点，求解位姿，误差结果如表2所示。三种算法都能达到很高的精度，从MDE指标来看，其中GLASM和NDT两种算法精度接近，GLASM的0.029 25小于NDT的0.3142，表明在平移误差方面GLASM的精度要高，NGASM精度最高，其中效果最好的KNGASM比误差最大的NDT精度提高了21.6%。MRE反映了旋转误差，NGASM同样误差最小，KNGASM比NDT精度提高了27.3%。综合表2数据，NGASM无论是在平移误差还是在旋转误差方面，均提高了机器人的定位精度，其中KNGASM由于考虑了激光点的分布位置，在精度方面得到了进一步提升。