動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人定位及地圖創(chuàng)建.pdf

1、動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的地圖創(chuàng)建一直是研究機(jī)器人學(xué)的熱門(mén)問(wèn)題。當(dāng)環(huán)境中存在動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，激光傳感器掃描產(chǎn)生的數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤匹配，同時(shí)由于機(jī)器人自身傳感器的限制會(huì)創(chuàng)建出不一致的全局地圖，從而導(dǎo)致機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下全局定位失敗。為了解決上述問(wèn)題，本文提出了動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)及偽數(shù)據(jù)點(diǎn)濾除的方法、基于融合隨機(jī)梯度下降法和非線性最小二乘法的全局優(yōu)化算法和基于采樣匹配性規(guī)則的擴(kuò)展蒙特卡洛算法。具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　(1)首先提出了動(dòng)態(tài)障

2、礙物檢測(cè)及偽數(shù)據(jù)點(diǎn)濾除的方法。激光傳感器掃描產(chǎn)生的數(shù)據(jù)點(diǎn)中通過(guò)取出連續(xù)的3幀觀測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合給定的誤差判定公式和累積函數(shù)公式判定是否為動(dòng)態(tài)障礙物，當(dāng)判定為動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)采用濾除此數(shù)據(jù)點(diǎn)的方式來(lái)創(chuàng)建柵格地圖。
　　(2)其次針對(duì)機(jī)器人自身攜帶傳感器的限制以及周圍環(huán)境噪聲帶來(lái)的全局地圖不一致的問(wèn)題，本文提出了基于融合隨機(jī)梯度下降法和非線性最小二乘法的全局優(yōu)化算法，算法結(jié)合二者的優(yōu)點(diǎn)，簡(jiǎn)化了計(jì)算的復(fù)雜度，同時(shí)避免了算法迭代時(shí)的步長(zhǎng)偏多問(wèn)題，