移動機器人的同時定位和地圖構建子系統技術研究.pdf

1、在機器人研究領域中，機器人的自主移動是一個重要的研究分支，要實現自主移動，機器人需要能夠理解感知環(huán)境并且實現自定位，也就是具備同時定位與地圖構建的能力。然而，機器人要實現定位需要有準確的環(huán)境地圖，環(huán)境地圖又離不開準確的定位，這個過程相互關聯但又矛盾，要實現機器人的自主移動，必須將同時定位與地圖構建當作一個問題來解決。本文主要對移動機器人同時定位與地圖構建的相關技術展開研究，主要工作包括：
　　本文對機器人的導航系統建立模型，通過移

2、動機器人攜帶的里程計來確定機器人的位姿信息。但是在實際情況中，由于機器人輪子打滑等原因導致里程計的誤差累計，定位和地圖構建效果會隨著航線的增長而變差。為了提高定位和地圖構建的精度，本文引入了一種結合里程計和參考路標進行同時定位和地圖構建方法：機器人利用安裝的攝像頭來識別路標，在檢測到新路標時，將該路標加入路標特征地圖中；若該路標已經存在于路標特征地圖中，則由觀測到的路標與機器人的相對位置，并融合里程計給出的定位數據來修正機器人的定位信息

3、和更新路標特征地圖。這種結合多種傳感器的數據進行運動控制的方式的關鍵問題就是數據融合問題。針對該系統的特征，本文選用了EKF算法實現，并給出了EKF-SLAM實現的詳細過程和進行了仿真，仿真結果證明了EKF-SLAM的有效性。
　　由于路標特征地圖在機器人路徑規(guī)劃上存在較大的局限性，而柵格地圖有容易創(chuàng)建維護和路徑規(guī)劃的優(yōu)點，最后本文介紹了在EKF-SLAM精準定位的基礎上如何創(chuàng)建概率型柵格地圖的方法，引入了貝葉斯法則思想來解決多個