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移动机器人同时定位与地图创建方法研究

在移动机器人导航中,实现机器人自身的准确定位是一项最基本、最重要的功能,也是移动机器人研究中备受关注、富有挑战性的一个重要研究主题。本文的研究工作就是围绕着移动机器人自主定位进行的。然而,机器人的定位是以环境地图为基础的,而环境地图的创建又需要精确的定位。在未知环境中,这是一个既矛盾又相关的过程。为了实现真正意义上的自主导航,必须把机器人定位和环境地图创建作为一个问题来解决,使机器人具有同时定位与地图创建(SLAM)的能力。本文在山东省自然科学基金课题“新型智能导游机器人(Y2002G18)”和山东省科技攻关项目“多语种智能导游机器人(031080124)”的支持下,对移动机器人定位和SLAM进行了研究。针对传统方法的不足,提出改进的机器人定位和SLAM方法,以提高移动机器人自主探测未知环境的能力。具体研究内容包括以下几方面:1、通过分析观测噪声统计特性对扩展卡尔曼滤波算法性能的影响,提出一种基于观测噪声模糊自适应调整的扩展卡尔  (本文共113页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

移动机器人粒子滤波定位与地图创建方法研究

随着计算机科学、传感器技术、人工智能等学科的发展,机械设计、制造水平的不断提高,移动机器人日益向着智能化和自主化的方向发展。自主定位和地图创建是移动机器人智能导航和环境探索的研究基础,定位精度和创建地图的准确性是机器人能否在实际环境中成功应用的前提。移动机器人的工作环境分为室外环境和室内环境两种,本文针对移动机器人在室内环境中的自主定位和地图创建展开研究。由于视觉传感器信息量丰富,使用视觉传感器进行移动机器人定位比较适合基于地图的定位。但是视觉信息计算量大、视角的变化、光照的变化都给视觉特征的提取和匹配带来困难,找到精确、高效的特征提取和匹配方法是基于地图定位方法的关键步骤。尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)生成的特征对图像的比例缩放、旋转、三维视角、噪声、光强的变化具有较好的不变性和可辨别性,是一种很可靠的特征点检测方法,在移动机器人定位与地图创建方面应用广泛。但是...  (本文共152页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

基于贝叶斯滤波器的移动机器人同时定位与地图创建算法研究

随着人工智能技术的不断发展,移动机器人在制造工业、国防军事、航天航空、卫生医疗、家庭服务等领域中得到了广泛的应用。移动机器人的同时定位与地图创建是目前机器人学的热点研究课题之一,它是移动机器人实现真正意义上的自主化和智能化的关键前提。由于移动机器人的实际作业环境中存在各种不确定干扰因素,其测量系统的噪声往往具有非高斯重尾分布或者参数先验信息未知等特性。在这些复杂未知环境下,传统的基于贝叶斯滤波估计技术的同时定位与地图创建算法性能受到了严重影响,其定位精度、地图准确性和计算效率无法满足实际应用的需求。为了提高传统算法在复杂未知环境下的估计性能,本文分别对基于高斯滤波器、粒子滤波器和概率假设密度滤波器的同时定位与地图创建算法进行了改进研究,具体内容包括:(1)从贝叶斯滤波估计角度出发,分别对基于高斯滤波器、粒子滤波器和概率假设密度滤波器的同时定位与地图创建算法进行了分析总结,为后续改进相应算法的研究工作提供了理论基础。(2)对测量系...  (本文共132页) 本文目录 | 阅读全文>>

燕山大学
燕山大学

移动机器人同时定位与地图创建算法研究

随着社会信息化程度的提高,智能移动机器人逐渐在社会发展中担当重要的角色。同时定位与地图创建是移动机器人实现自主导航的核心内容,也是机器人由初级智能到无人干预、真正自主的关键环节。本文以提升同时定位与地图创建精度和鲁棒性为主要出发点,内容可概括如下:首先,介绍了移动机器人同时定位与建图所需的各种仿真模型以及该领域常用的标准数据集。其次,针对基于卡尔曼滤波类的机器人同时定位与地图创建算法存在的对噪声干扰鲁棒性差的缺点,设计一种基于容积扩展H?滤波的同时定位与地图创建算法。通过线性误差传播特性将容积变换嵌入到扩展H?滤波框架中,设计出同时具有容积卡尔曼滤波和扩展H?滤波优点的CEH?F滤波器;利用CEH?F计算同时定位与地图创建中的条件转移概率密度,提高了同时定位与地图创建运算精度和鲁棒性。再次,针对基于特征地图的移动机器人同时定位与地图创建问题,设计了无需雅可比矩阵计算的CH?FastSLAM算法。算法的特点在于:采用容积扩展H?粒...  (本文共75页) 本文目录 | 阅读全文>>

山东大学
山东大学

基于激光测距仪的移动机器人同时定位和地图创建

随着智能移动机器人技术的不断发展,对移动机器人能够自主完成任务的要求越来越高。环境地图是移动机器人自主完成任务的首要条件,未知环境中移动机器人同时定位和地图创建对于智能机器人技术的发展有着重要的意义。本文主要是利用传感器获取数据信息实现未知环境中移动机器人同时定位和地图创建。本文首先指出了课题的背景、研究意义和主要的研究内容,然后讨论了目前国际国内研究现状和方法,重点介绍了系统的硬件平台以及外部传感器的选择方法以及地图的描述方法。本文采用了局部地图创建--移动机器人定位--全局地图创建的步骤。通过激光测距仪获取环境数据信息实现局部地图的创建,通过移动机器人内部传感器获得机器人的位姿,运用扩展卡尔曼滤波算法比较两次激光测距仪的数据以获得精确的机器人位姿,然后更新局部地图,最后融合当前全局地图和局部地图的数据,完成全局地图的更新,最终实现全局地图的创建。在局部地图的创建过程中,本文提出了一个“聚合--分割--聚合”的方法来提取线段用...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

动态未知环境下移动机器人同时定位与地图创建

伴随着机器人技术的发展以及它们在日常生活和工作的广泛应用,研究者越来越热衷于研究机器人,其中移动机器人同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)问题逐渐成了研究者研究和改进的基本问题与热点,与此同时此问题也是移动机器人真正实现智能化并自主完成自身任务(例如自主导航、控制决策等)的关键。移动机器人同时定位与工作环境地图的创建,是指机器人在其工作环境工作的过程中,根据从传感器中获得的数据,联合估计信息以及状态转移模型、观测模型精确地定位自身的位姿,同时增量式地创建机器人所处工作环境的地图。目前在SLAM算法框架的研究中,机器人主要使用的工作环境场景是静态环境,但是在实际的应用中,机器人所处的工作环境往往是随着时间或者空间的推移处于动态变化中,因此,研究机器人在动态未知环境下的同时定位与地图的创建以及对现有算法的改进具有十分重要的意义。本文首先介绍了SLAM的研究进程以及...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>