移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建.pdf

1、移動機器人是機器人學中的一個重要分支，是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體的綜合智能控制系統(tǒng)。本文以Voyager—ⅡA移動機器人為研究對象，基于Visual C++編譯控制平臺，并研究其在未知環(huán)境中的同時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping)的問題，旨在建立一個比較完整的系統(tǒng)，使得移動機器人能夠在完全未知的環(huán)境里，實現(xiàn)“完全自主”的地圖開發(fā)。
　　

2、首先，通過一系列室外實驗，對Voyager—ⅡA型移動機器人的運動誤差進行了測定。然后，利用在目前應用范圍十分廣泛的UMBmark校核方法進行校核，并基于校核后的參數(shù)改進程序。通過一系列相同的室外實驗發(fā)現(xiàn)，其運動誤差有很大程度的減小，證明行走機構(gòu)的系統(tǒng)誤差已經(jīng)得到了較好的控制，具備較好的相對定位能力。
　　然后，選擇構(gòu)建方法比較簡易的概率柵格地圖構(gòu)建局部地圖?；谪愐苟ɡ斫鸥裾紦?jù)概率的計算與更新模型。編譯了一個對話框程序，以

3、描述移動機器人周圍400cm×400cm的環(huán)境信息。本文將環(huán)境信息分為三種狀態(tài)，并分別以不同的顏色表示:灰色表示未知;綠色表示未占據(jù);紅色表示被占據(jù)。通過在實驗室內(nèi)進行的幾次局部地圖的構(gòu)建實驗表明，本文開發(fā)的局部地圖能夠較為準確的反映周圍的環(huán)境信息，并且具有隨著運動不斷更新的能力。
　　概率柵格地圖最大的缺點就是儲存的信息量會不斷增大，不利于系統(tǒng)處理與更新。因此，本文選擇信息存儲量不是很大的幾何特征地圖來進行全局地圖的創(chuàng)建。基于之

4、前對移動機器人運動誤差的校正，更新其位姿信息。對于由傳感器獲取的數(shù)據(jù)，采取了先分段擬合，再二次擬合的方法，使其信息的誤差得以最小化。針對室內(nèi)的走廊環(huán)境，提出了門特征的辨識方法。在采掘樓走廊內(nèi)進行全局地圖的構(gòu)建實驗，實現(xiàn)了全局地圖的自主構(gòu)建，較為準確的描述移動機器人行駛路徑周圍環(huán)境特征。
　　本文通過局部地圖的構(gòu)建實驗，較好的對周圍環(huán)境信息進行分類構(gòu)建，并且實現(xiàn)了局部地圖的實時性。在全局地圖的構(gòu)建過程中，根據(jù)傳感器信息，不斷更新移動