多移動機器人同步定位與構圖問題研究.pdf

1、隨著移動機器人技術的發(fā)展和成熟，人類對機器人的應用與需求也與日俱增。對機器人技術的研究程度和應用水平體現(xiàn)了一個國家工業(yè)自動化水平發(fā)展的高低，具有重要的國防戰(zhàn)略意義。同步定位與構圖（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）問題是指移動機器人依靠自身攜帶的傳感器感知環(huán)境，構建環(huán)境地圖，并同步估計自身位姿的問題。作為實現(xiàn)自主移動機器人的關鍵問題，其也是機器人研究領域中的難點問題，集中體現(xiàn)了移動機

2、器人的感知能力和智力水平。此外隨著應用的不斷拓展，單移動機器人往往難以應對復雜的環(huán)境和任務。與單機器人系統(tǒng)相比，多機器人系統(tǒng)可以通過相互協(xié)作，共享和融合傳感器信息，提高對周圍環(huán)境感知的全面性和準確性，從而提升機器人群體的定位與地圖構建的效率和魯棒性。因此，多機器人協(xié)同定位與構圖技術己經(jīng)成為當前多機器人系統(tǒng)領域的研究熱點之一。本文主要研究多機器人同步定位與構圖的狀態(tài)估計、數(shù)據(jù)關聯(lián)及地圖融合等相關問題。本論文的主要工作如下：
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3、）首先對多移動機器人系統(tǒng)整體結(jié)構進行研究。分析多移動機器人的3種體系結(jié)構，并對機器人系統(tǒng)和地圖描述等問題進行建模。其次，對單移動機器人的狀態(tài)估計問題進行研究。通過擴展卡爾曼濾波技術實現(xiàn)對機器人的位姿進行同步估計，實現(xiàn)基于擴展卡爾曼SLAM算法和仿真系統(tǒng)。
　?。?）對機器人地圖創(chuàng)建中的數(shù)據(jù)關聯(lián)問題進行系統(tǒng)研究。針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)關聯(lián)算法在大規(guī)模特征密集環(huán)境下的應用中存在的關聯(lián)速度和關聯(lián)正確率降低的問題，提出改進的聯(lián)合相容分支定界數(shù)據(jù)關聯(lián)

4、算法，兼顧了效率與正確率，保證了系統(tǒng)的實時性和魯棒性。
　?。?）對多機器人的地圖融合問題進行研究。根據(jù)機器人是否相遇分提出基于相對觀測的子地圖融合方法和基于粒子群優(yōu)化算法的所機器人地圖融合方法。前者通過相對觀測模型，計算統(tǒng)一坐標系變換陣。實現(xiàn)地圖融合。后者將多地圖融合問題轉(zhuǎn)化為目標優(yōu)化問題，通過粒子群算法尋找兩地圖之間的最佳變換矩陣，實現(xiàn)多地圖融合。兩種方法相互配合，融合各子地圖，實現(xiàn)多機器人協(xié)作構圖。
　　最后對全文進行