多機器人探索環(huán)境下的分布式地圖融合研究.pdf

1、探索未知區(qū)域并構建環(huán)境地圖是移動機器人研究領域的經典問題。從任務執(zhí)行者的角度來看，近年來的研究熱點正在從單機器人獨自探索轉向多機器人協(xié)同工作的方式上來。多機器人把未知區(qū)域劃分為多個子區(qū)域并行探索，提高了任務執(zhí)行的效率但卻帶來了新的挑戰(zhàn)——地圖融合。在實際系統(tǒng)中大多缺乏有效的定位措施，使得子區(qū)域內的地圖信息難于合并為一張正確完整的地圖，而地圖融合可以有效地解決地圖匹配，拼接等問題。因此研究地圖融合技術對多機器人協(xié)同探索環(huán)境任務有重要意義。

2、本課題來源于國家自然基金項目《網絡環(huán)境下基于群體智能方法的虛擬機協(xié)同平臺研究》。該項目希望探索一種新的并行計算模式來適應大規(guī)模的群體協(xié)作，并通過地圖構建這一經典場景對性能進行驗證。該項目的應用場景希望機器人隨機地散落在環(huán)境中，并且硬件上不具備全局定位功能。為了解決在此種條件下的地圖融合問題，本課題實現(xiàn)了一種基于線段表示形式的地圖融合算法。算法的核心思想是提取公共區(qū)域內的障礙物特征值作為地圖轉化的參照物，分布執(zhí)行地圖融合過程，把機器人群體

3、統(tǒng)一到一個坐標系下。由于機器人本身可以通過測程法記錄本地坐標，通過地圖融合后，本地坐標轉化為全局坐標，從而解決了全局定位問題。主要研究工作包括以下幾點：1.基于線段表示形式的地圖融合算法：采用線段作為描述障礙物信息的基本單位。提取交集區(qū)域的線段幾何關系作為地圖轉化的參照物，通過多次轉化地圖，實現(xiàn)機器人的坐標統(tǒng)一，子地圖的合并。在原有算法的基礎上，加入障礙物之間的相對距離這一空間特性，豐富了參照物特征信息，減少了地圖轉化匹配次數(shù)，提高了融

4、合執(zhí)行效率。2.分布式融合策略：利用擴散法，實現(xiàn)了分布式融合策略，使機器人群體可以脫離中央控制，自行完成統(tǒng)一坐標，合并地圖。研究還加入了可信度概念以提高分布式地圖融合的正確率。3.算法驗證仿真器：本課題為驗證算法設計開發(fā)了仿真器。模擬了無定位情況下機器人探索得到的地圖信息以及分布式地圖融合過程，為項目研究提供幫助。本論文通過測試多種結構化地形下的地圖融合效果，證明了該算法在無全局定位情況下能夠有效地解決地圖合并問題。另外，相同地形下的實