【摘 要】
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移动机器人自主导航是机器人研究领域中的一个热点。移动机器人导航要求机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中自主运动。地图创建与定位是移动机器人导
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移动机器人自主导航是机器人研究领域中的一个热点。移动机器人导航要求机器人通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中自主运动。地图创建与定位是移动机器人导航的两个关键技术。多传感器信息融合为移动机器人提供更准确的环境信息，对移动机器人创建准确的环境地图和精确定位具有重要意义。本文的研究工作就是围绕着移动机器人地图创建与定位进行的。
首先讨论了轮式移动机器人的运动控制模型，建立了里程计、超声波传感器的数学模型，并分析了其误差来源。
其次研究创建室内结构化环境地图的方法，包括点特征环境地图和线段特征环境地图。运用数据滤波方法克服超声波传感器的不确定性，创建点特征环境地图，可以快速了解环境信息；提出了一种动态自适应线性拟合算法，用于自适应分隔、融合采样数据，提取环境线段特征，创建线段特征环境地图，这种方法能够更好地近似实际环境对象；对环境特征进行匹配，对局部环境地图进行融合，创建全局环境地图。
然后深入研究了基于多传感器融合的同时定位与地图创建算法。基于里程计与超声波传感器的融合有效消除了单一使用里程计定位的累积误差，提高了机器人位置估计的精度和创建地图的准确度。
最后研究了环境地图创建过程中噪声干扰问题。采用改进的小波变换去噪算法，有效地保留了更多的实际环境特征信息，提高了创建环境地图的精度。
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