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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>>

北京邮电大学
北京邮电大学

基于信息融合的移动机器人定位与地图创建技术研究

定位与地图创建是移动机器人导航中必须解决的关键问题,是移动机器人自主移动的前提,是后续路径规划与运动控制的基础。定位是指确定机器人自身的位姿,地图创建是指感知环境、识别目标、检测障碍物及表示环境等。精确的定位是以环境地图为基础的,而创建环境地图,则必须知道机器人在各个观测点的精确位置。所以,当移动机器人在完全未知环境中运动时,如果不能通过绝对定位设备(如GPS)对机器人自身定位,就存在一个矛盾:机器人需要知道各时刻自身的位置才能创建环境地图;机器人需要知道确切的环境地图才能定位。在这种情况下,移动机器人需要进行同时定位与地图创建。移动机器人为了精确地定位和创建地图,需要利用空间、时间、置信度、表达方式和用途上各不相同的传感器对环境进行测量,并将这些信息进行融合,以提高信息的探测效率和准确性。本文针对以上问题,在如下几个方面进行了研究:1、针对基于多传感器信息融合的移动机器人栅格地图创建问题进行了研究,给出了信息融合的定义,明确了...  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

移动机器人同时定位与地图创建方法研究

地面自主移动机器人是一种能够在各种地面环境中连续自主运动的车辆,其发展对国防、社会、经济和科学技术具有重大的影响力,已成为各国高科技领域的战略性研究目标。而自主导航是自主移动机器人的一个最基本需求。同时定位与地图创建方法(SLAM)允许机器人在未知环境中,依靠自身所带的传感器递增式地创建环境地图,并同时给出机器人所在位置。自上世纪九十年代开始,该方法就吸引了国内外大量的研究者,并由于其重要的理论与应用价值被很多学者认为是实现真正全自主导航机器人的关键。近十年来,SLAM取得了令人瞩目的进展,并在室内、室外、水下、空中等多种环境下得到了实践。本文对移动机器人同时定位与地图创建方法进行了研究,在传统方法的基础上,提出了一些改进算法及新的解决方案,以提高SLAM算法的估计精度、一致性及计算效率,扩展其使用范围。具体的研究内容包括以下几个方面:1.从不确定性分析入手,在对SLAM中的相关性进行详细深入分析的基础上,得到了特征稀疏的两个标...  (本文共123页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

大尺度环境下移动机器人同时定位与地图创建研究

随着移动机器人应用领域的不断扩展和移动机器人导航问题研究的不断深入,非结构化环境特别是未知环境下的导航逐渐成为移动机器人领域倍受关注的热点问题。目前,自主探索已被公认为能够真正实现机器人在未知环境下自主完成导航任务的主要手段和关键技术。可靠的定位是机器人自主导航的基础,导航中的路径规划、路径跟踪等任务都需要机器人能够在运动过程中连续地进行定位。然而,在未知环境下由于没有先验地图信息,机器人进入未知环境后,如何利用传感信息建立准确的环境地图,并同时利用创建的地图实现准确的自主定位已成为移动机器人导航领域的核心且具有挑战性的研究课题,即同时定位与地图创建(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)问题。自SLAM问题提出以来就受到移动机器人领域的广泛关注,许多研究者提出了多种解决方法。然而,将现有的方法应用于解决大尺度未知环境下的SLAM问题时,仍然有许多不完善的地方有待改进,同时还有诸...  (本文共125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>>

南京理工大学
南京理工大学

全区域覆盖移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)技术的研究

本文以全区域覆盖移动机器人为研究对象,应用同时定位与地图创建(SLAM)理论建立导航系统。融合航位推算理论和基于环境特征的定位方法,设计了基于光电编码器——磁航向传感器组合和LMS激光雷达的混合定位系统。为实现复杂数据的处理,文中建立了传感器模型,从原始检测数据中提取特征线,依据数据融合技术采用椭圆关联门对特征直线的观测进行门限过滤,以加权欧式距离作为观测——预测间的距离度量构建关联矩阵,采用总距离最小准则,完成特征直线观测和预测间的最终匹配。在此基础上使用扩展Kalman滤波技术完成了基于特征直线的机器人位置更新。分析全区域覆盖移动机器人的工作特点,从理论上证明了全区域覆盖自主移动机器人应用的同时定位与地图创建方法的可行性和有效性,得出了相应的导航系统实现方案。最后提出了环境特征库创建与更新方法,以实现全区域覆盖移动机器人的同时定位与地图创建。通过计算机仿真,结果表明本文建立的混合定位系统和同时定位与地图创建方法是一种切实可行...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>