基于聲納和激光測距的移動機器人SLAM研究.pdf

1、本文主要研究移動機器人在未知環(huán)境中進行，同時定位與地圖創(chuàng)建（SLAM），及路徑規(guī)劃的問題。機器人定位與地圖創(chuàng)建是兩個緊密相關的問題，要實現(xiàn)機器人的定位需要以某種形式對環(huán)境進行描述，了解環(huán)境的地圖模型；而為了構建環(huán)境地圖模型，機器人需要知道個時刻自身的位姿，對機器人定位，通常用基于行程計和航向角的測程法移動機器人自定位?？梢奡LAM是移動機器人實現(xiàn)真正自主的核心問題。 在對聲納的測量特性及其信息不確定性詳細分析的基礎上，采用扇形的

2、高斯模型來描述聲納數(shù)據(jù)，基于貝葉斯概率估計提出了一種新的不確定信息描述和處理方法，并將其用于聲納數(shù)據(jù)的解釋和融合，以此建立環(huán)境的占據(jù)柵格地圖。這種方法更適合于具有較強不確定性的盧納傳感器數(shù)據(jù)的處理，準確度和魯棒性都令人滿意。在低成本的室內(nèi)移動機器人上有較大的應用前景。 在對其激光測距儀測量特性分析的基礎上，通過迭代最近點掃描匹配算法ICP計算機器人位姿的旋轉變化最和平移變化量。糾正了移動機器人定位的累計誤差。將局部地圖轉換到全局

3、坐標系，建立了較準確的全局激光數(shù)據(jù)地圖。在此基礎上，針對占據(jù)柵格地圖實時性差的問題，采用一種高效的基于激光束穿越和反射計數(shù)的反射率柵格地圖，提高了系統(tǒng)實時性。并將環(huán)境結構圖和激光地圖以及聲納地圖進行了比較，分析了兩者的優(yōu)缺點以及產(chǎn)生的原因。 將A*算法應用到柵格地圖的路徑規(guī)劃中，詳細分析了A*算法的原理，以及不同啟發(fā)函數(shù)的選取，對A*算法搜索速度和搜索節(jié)點的影響?；诼暭{數(shù)據(jù)的占據(jù)柵格地圖以及激光數(shù)據(jù)的反射率柵格地圖，進行了真實