自主式水下機(jī)器人同時定位與地圖創(chuàng)建.pdf

1、近些年來，自主式水下機(jī)器人（Autonomous Underwater VehicleAUV）憑借其獨特的特點得到了人們的廣泛關(guān)注。AUV擁有隱蔽性能優(yōu)越、靈活機(jī)動、方便搭載等特點，因此AUV已成為當(dāng)前研究的熱點。本文研究的內(nèi)容就是AUV在未知環(huán)境中實現(xiàn)同時定位與地圖創(chuàng)建（Simultaneous Localization andMappingSLAM）。SLAM有別于傳統(tǒng)的AUV導(dǎo)航，傳統(tǒng)的AUV導(dǎo)航是指AUV依靠自身所帶的慣性導(dǎo)航設(shè)

2、備實現(xiàn)自定位。而SLAM是僅依靠外部傳感器，通過感知周圍環(huán)境，實現(xiàn)在未知環(huán)境中定位，同時生成周圍特征的地圖。SLAM是一種新的導(dǎo)航方式，它對于慣性導(dǎo)航是一種補(bǔ)充，在 AUV中，長時間的航行后，慣性導(dǎo)航設(shè)備的誤差會隨著時間的增長而增加，這時可以根據(jù)SLAM實現(xiàn)對導(dǎo)航的修正，減少導(dǎo)航的誤差累計。使得導(dǎo)航更加精確，從而能夠更好地完成各種任務(wù)。
　　本文具體的研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　首先介紹了水下機(jī)器人的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，闡述

3、了AUV常用的導(dǎo)航方式，對國內(nèi)外水下SLAM研究的現(xiàn)狀進(jìn)行分析。
　　為了完成在AUV中實現(xiàn)SLAM，本文對環(huán)境地圖的表達(dá)方式和SLAM的實現(xiàn)的方法進(jìn)行研究，并對AUV進(jìn)行系統(tǒng)建模。
　　針對未知環(huán)境中AUV同時定位與地圖創(chuàng)建的非線性運動方程和非線性觀測方程問題，本文引入卡爾曼濾波算法，無跡卡爾曼濾波在解決非線性觀測方程和非線性運動方程時可以得到更精確的解，所以基于UKF的方法在解決SLAM問題可以獲得更高的精度。
　

4、　針對卡爾曼濾波只能解決高斯分布系統(tǒng)的情況，本文采用粒子濾波方法，通過分析比較各種粒子濾波的算法，針對粒子退化的問題，本文采用 FastSLAM2.0算法， FastSLAM2.0算法和基于Rao-Blackwellized的粒子濾波算法相比，F(xiàn)astSLAM2.0能夠有效的延緩粒子退化的問題，提高算法的精度和魯棒性。但由于FastSLAM2.0中存在一階近似化的過程，采用無跡變換避免了線性化的過程，因此提出了一種UFastSlam2.