未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的自定位算法研究.pdf

1、地圖創(chuàng)建在移動(dòng)機(jī)器人研究中有著非常重要的意義，是實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航、在未知環(huán)境中完成復(fù)雜智能任務(wù)的關(guān)鍵，也集中體現(xiàn)了機(jī)器人的感知能力和智能水平。自主移動(dòng)機(jī)器人的自定位問(wèn)題是移動(dòng)機(jī)器人研究中的重要課題，它包含許多傳感器技術(shù)和定位算法。全局定位算法的優(yōu)點(diǎn)是可以使機(jī)器人在全局不確定的情況下估計(jì)它的位置。 論文對(duì)未知環(huán)境中自主移動(dòng)機(jī)器人的自定位算法進(jìn)行了研究和分析，重點(diǎn)是環(huán)境地圖的創(chuàng)建和機(jī)器人自定位方法的研究。主要內(nèi)容包括臨時(shí)局部柵格法(TL

2、OG)、地圖創(chuàng)建中路標(biāo)類(lèi)型的判定、MCL算法的改進(jìn)等。 論文基于對(duì)概率柵格法(OG)的研究分析，提出了臨時(shí)局部柵格法(TLOG)，通過(guò)運(yùn)用TLOG，改進(jìn)了一種基于概率模型的柵格地圖創(chuàng)建方法。改進(jìn)后的方法，使創(chuàng)建的地圖更加準(zhǔn)確，有效地減少了定位的錯(cuò)誤或誤差。 論文基于對(duì)馬爾可夫定位方法的研究分析，通過(guò)引入角度高斯分布函數(shù)，提出角度蒙特卡羅法(AMCL)，改進(jìn)蒙特卡羅方法(MCL)處理中心對(duì)稱(chēng)環(huán)境的自定位能力；又通過(guò)引入遺傳

3、算法中的交叉和變異操作，豐富了蒙特卡羅方法(MCL)的采樣方式，提高了定位精度和魯棒性。 論文共由五個(gè)部分組成。第一章是緒論部分，給出了課題的來(lái)源、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第二章對(duì)自定位所涉及的問(wèn)題(環(huán)境的描述、信息的獲取、不確定信息的描述和處理、機(jī)器人自定位)進(jìn)行了較詳細(xì)的研究分析；并敘述了與此緊密相關(guān)的SLAM問(wèn)題及典型方法。第三章就地圖創(chuàng)建問(wèn)題，提出了臨時(shí)局部柵格法(TLOG)，并以此改進(jìn)了一種基于概率模型的柵格地圖創(chuàng)建方法。第四