【摘 要】
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在移动机器人的应用当中,实现定位是机器人的一项最重要功能,精确的定位是一个基本的问题,导航、避障、路径规划等都离不开精确的定位。然而机器人的定位是以构建出的环境模
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在移动机器人的应用当中,实现定位是机器人的一项最重要功能,精确的定位是一个基本的问题,导航、避障、路径规划等都离不开精确的定位。然而机器人的定位是以构建出的环境模型为基础,而环境模型的创建又需要精确的定位信息。在未知环境中,这二者相互关联,互为前提,但是也相互矛盾。为了实现机器人的智能性和自主性,必须把环境地图创建和机器人定位作为同一个问题来解决,使机器人具有同时定位与地图创建(SLAM)的能力。本文主要研究的内容是未知环境中移动机器人的SLAM问题。
移动机器人在未知环境中导航,由于机器人本身位置不确定,所处环境不可预知,针对这些不确定因素,提出了一种在栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM实现方法。利用贝叶斯规则更新环境信息,使用改进的粒子滤波算法实现机器人的定位,获取当前自身的位置信息,地图更新的自定位交替进行,直到将整个环境探测完毕。仿真结果直观形象地表明了该算法在SLAM中增强了实时性,比较精确地估计出机器人的位姿,同时创建的栅格地图具有较高的精度。但是由于在未知环境中采用单一的传感器,对环境的感知能力有限,所以引入了视觉传感器CCD和激光传感器的信息融合,从各方面获取信息,增强定位的精确性和环境的感知力。在改进的粒子滤波算法基础上,调整了状态向量,使算法由一次高维滤波计算变为多次低维滤波计算减小了计算量,仿真实验表明此算法提高了定位精度。
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