【摘 要】
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移动机器人自定位是根据各种信息判断与环境的相对位置和自身姿态,主要包括绝对定位和相对定位两部分,是机器人自主导航领域的关键问题之一。本文主要研究了移动机器人的自定
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移动机器人自定位是根据各种信息判断与环境的相对位置和自身姿态,主要包括绝对定位和相对定位两部分,是机器人自主导航领域的关键问题之一。本文主要研究了移动机器人的自定位问题。首先本文分析研究了相关移动机器人平台的特点,在此基础上自主开发了基于激光雷达的AGV平台,建立了移动机器人的坐标系模型、机器人运动模型、传感器模型等,并分析和比较了移动机器人定位过程中的常用方法。针对移动机器人绝对定位问题本文提出了一种基于Markov的移动机器人全局定位方法。该方法分为时间更新和观测更新两个阶段。在时间更新阶段,为了实现信度图像的非整数倍栅格平移,提出了一种基于频域处理的时间更新方法,以得到移动机器人位姿状态信度的初步估计;在观测更新阶段,为了实现无数据关联的似然计算,提出一种基于高斯核平滑的观测更新方法,估计出最终移动机器人的位姿状态信度。最后,在Matlab平台下设计多个仿真实例来进行验证所提出的基于Markov全局定位方法的有效性。针对移动机器人相对定位问题提出了一种移动机器人位姿跟踪方法,这是一种点-点对应式激光扫描匹配方法。首先,获取机器人连续不同时刻下的环境信息,将前一状态时刻作为参考扫描,后一状态时刻作为当前扫描,建立了相关定位参数数学模型;其次,连续使用三次1D Fourier-Mellin得到所需要的旋转和平移增量;最后,在Matlab平台进行了多个仿真分析,并在实际环境下完成了大量位姿跟踪实验,通过与其他方法的对比分析,突出了本文方法在定位精度和计算复杂度上的优越性,以及对复杂环境的适应性。
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