移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建的研究.pdf

1、在移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域，同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)問(wèn)題的研究日益受到人們關(guān)注，被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)真正全自主移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵。
　　本文描述了機(jī)器人位置模型及環(huán)境地圖模型的表示方法，建立了移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型、觀測(cè)模型。
　　室內(nèi)環(huán)境特征可主要抽象為點(diǎn)特征和線(xiàn)段特征。根據(jù)超聲測(cè)距傳感器的特點(diǎn)，對(duì)于同一特征的不同測(cè)量，點(diǎn)特征的位置為傳感器測(cè)量圓弧的交點(diǎn)，線(xiàn)段特征

2、位置為傳感器測(cè)量圓弧切線(xiàn)，獲得特征位置前需要先進(jìn)行特征類(lèi)型的判斷。本文提出的直線(xiàn)多次測(cè)量模型，通過(guò)比較測(cè)量圓弧交點(diǎn)間的接近程度與切點(diǎn)間的接近程度，實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)環(huán)境點(diǎn)和線(xiàn)段特征的類(lèi)型判別，再通過(guò)測(cè)量圓弧交點(diǎn)和切點(diǎn)的計(jì)算完成特征參數(shù)的提取，使配備超聲測(cè)距傳感器的移動(dòng)機(jī)器人能有效獲得特征觀測(cè)量，確定環(huán)境特征的位置。本文將此方法用于移動(dòng)機(jī)器人SLAM問(wèn)題研究中，用直線(xiàn)多次測(cè)量模型獲取系統(tǒng)觀測(cè)量，實(shí)現(xiàn)了基于超聲測(cè)距特征地圖的SLAM。
　　機(jī)

3、器人運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模型普遍存在著模型信息不準(zhǔn)確不完整、系統(tǒng)參數(shù)容易變化等問(wèn)題，在應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波解決SLAM問(wèn)題時(shí)使預(yù)測(cè)估計(jì)不可靠，進(jìn)而使基于此估計(jì)值的特征觀測(cè)量誤差變大，最終使濾波發(fā)散。本文提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助卡爾曼濾波的方法，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性擬合能力來(lái)逼近模型誤差。把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部連接權(quán)值擴(kuò)展到系統(tǒng)狀態(tài)中，用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的同時(shí)在線(xiàn)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)在線(xiàn)學(xué)習(xí)獲取模型誤差校正機(jī)器人位姿估計(jì)。本文推導(dǎo)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輔助卡爾