機(jī)器人同時定位與地圖創(chuàng)建研究.pdf

1、移動機(jī)器人的定位和地圖創(chuàng)建是機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。然而在沒有地圖情況下,機(jī)器人處于未知環(huán)境中,只能利用其自身攜帶的傳感器獲得的信息建立環(huán)境地圖,同時利用創(chuàng)建的地圖進(jìn)行自主定位。這就是移動機(jī)器人的同時定位與地圖創(chuàng)建(SLAM)問題,也稱為CML(ConcurrentMappingandLocalization)問題。
　　 粒子濾波器已成為解決SLAM問題的有效方法之一。但由于里程計讀數(shù)的誤差,僅采用運(yùn)動模型作為重要性分布函數(shù)

2、建圖,往往耗費(fèi)不少粒子,也難以取得好的效果。本文對其基本算法進(jìn)行改進(jìn),更為合理的選擇和計算重要性分布函數(shù)。通過仿真.可見改進(jìn)后的方法降低了建圖所需粒子數(shù),減少了建圖所需時間。
　　 概率柵格地圖表達(dá)方法,是常用SLAM地圖描述法。該方法使用大小一致的柵格進(jìn)行環(huán)境描述,然而隨著環(huán)境規(guī)模的增大,使用該方法將會帶來數(shù)據(jù)存儲量大以及計算復(fù)雜等方面的問題。本文對該方法進(jìn)行改進(jìn),讓柵格自適應(yīng)調(diào)整大小,可有效緩解上述問題。仿真結(jié)果證明改進(jìn)方法