基于粒子濾波器的家庭機器人同時定位與地圖創(chuàng)建研究.pdf

1、家庭機器人將成為未來數(shù)字化家庭中的重要一員，它不但能自主地完成打掃房間、照顧老人等家務，而且還能看家護院、教育與娛樂孩子、甚至還有管理其它家電產(chǎn)品等功能。近幾年來，國內(nèi)外很多的機器人研究機構以及著名的電器公司都在進行家庭機器人的研制。
　　家庭機器人屬于移動機器人的范疇，它需要在無人干預的條件下，在家庭環(huán)境中安全的從一個地方運動到另外一個地方，完成主人分配的任務。因此，自主導航是家庭機器人必須具備的功能。自主定位與地圖創(chuàng)建是導航的

2、兩個子問題，是機器人規(guī)劃安全路徑的前提。而定位與地圖創(chuàng)建又是緊密聯(lián)系的兩個問題，要實現(xiàn)定位必須要有地圖，而創(chuàng)建地圖又需要確定機器人的位置。為此，20世紀90年代初一些研究者就提出了同時定位與地圖創(chuàng)建。隨著移動機器人的研究向?qū)嵱没较虬l(fā)展，同時定位與地圖創(chuàng)建已經(jīng)成為機器人領域的研究熱點。本研究課題是哈爾濱工業(yè)大學智能機器人研究中心與韓國三星綜合技術研究院的聯(lián)合項目“基于單目前端攝像頭的家庭機器人同時定位與地圖創(chuàng)建的研究”。本文主要研究如何

3、利用低價的傳感器：單目視覺攝像頭，實現(xiàn)家庭機器人在室內(nèi)環(huán)境中的自主定位與地圖創(chuàng)建。主要內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　首先，本文將遺傳算法中的交叉與變異操作引入到粒子濾波器中，提出了遺傳粒子濾波器，由于進化操作可以使粒子朝后驗概率分布較大的區(qū)域運動，因此在狀態(tài)估計中，遺傳粒子濾波器只需要少量的粒子就能獲得較高的精度。在此基礎上，針對粒子濾波器的早熟問題，將生態(tài)學中的協(xié)同進化模型引入到粒子濾波器中，提出了基于協(xié)同進化的自適應粒子濾波器。

4、基于協(xié)同進化的自適應粒子濾波器也被稱為協(xié)同進化自適應粒子濾波器，協(xié)同進化自適應粒子濾波器將粒子濾波器中的粒子分成不同的種群，每個種群代表了系統(tǒng)狀態(tài)的一個假設，通過種群間的相互競爭與種群內(nèi)部的進化，能夠有效防止粒子濾波器的早熟現(xiàn)象；而且基于協(xié)同進化的自適應粒子濾波器可以根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的不確定性自適應地調(diào)整種群的規(guī)模，從而能夠改善粒子濾波器的計算性能，同時基于協(xié)同進化的自適應粒子濾波器也擁有遺傳粒子濾波器的優(yōu)點。
　　然后，本文對比例不

5、變特征(Scale Invariant Feature Transform)的提取方法進行了研究。提出了基于K維樹的SIFT特征匹配算法，并對基于SIFT特征的三維重建進行了討論，在此基礎上給出了一種基于比例不變特征的環(huán)境描述方法。與采用普通的特征如Harris角點、邊緣等進行地圖描述的特征地圖相比，由于SIFT特征擁有自己的描述器，而且具有很好的可識別性，因此有益于機器人對環(huán)境進行識別，從而有益于機器人的定位與目標跟蹤，同時也能更好的

6、解決地圖創(chuàng)建過程中的數(shù)據(jù)關聯(lián)(特征匹配)問題。
　　在以上研究的基礎上，本文提出了一種基于遺傳粒子濾波器的同時定位與地圖創(chuàng)建算法。通過采用遺傳粒子濾波器，只需要較少的粒子就能獲得較高精度的地圖。并且通過將全局地圖劃分為一些較小的局部地圖，提出了一種新穎的層次化方法來描述局部地圖之間的關系，這樣可以更進一步降低同時定位與地圖創(chuàng)建的時間復雜度與空間復雜度；此外，對同時定位與地圖創(chuàng)建中的“環(huán)形閉合”問題進行了研究，通過環(huán)形閉合算法可以將

7、各個局部地圖聯(lián)系在一起形成一個完整的全局地圖。實驗結果表明，本文提出的同時定位與地圖創(chuàng)建算法不僅可以有效降低同時定位與地圖創(chuàng)建的計算量與存儲空間，而且可以提高地圖的精度。
　　本文還提出了基于協(xié)同進化自適應粒子濾波器機器人全局定位算法。研究發(fā)現(xiàn)協(xié)同進化自適應粒子濾波器能夠有效解決采用粒子濾波器在高度對稱環(huán)境中的早熟問題，提高定位的可靠性，同時采用協(xié)同進化自適應粒子濾波器能夠提高機器人定位的精度。
　　最后，本文完成了基于單目