面向自主導(dǎo)航的移動(dòng)機(jī)器人SLAM研究.pdf

1、機(jī)器人的研究發(fā)展和廣泛應(yīng)用對(duì)國(guó)防、航天航空、工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及科學(xué)技術(shù)具有重要意義。自主移動(dòng)機(jī)器人通過(guò)自身配備的傳感器自動(dòng)獲取未知作業(yè)區(qū)域的環(huán)境信息，建立環(huán)境模型和識(shí)別自身當(dāng)前的位置，實(shí)現(xiàn)在有障礙物的未知環(huán)境中面向目標(biāo)的自主運(yùn)動(dòng)，即自主導(dǎo)航。自主導(dǎo)航是自主移動(dòng)機(jī)器人最基本也是最關(guān)鍵的問(wèn)題，在近二十年里成為移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　 建立未知環(huán)境模型的同時(shí)解決機(jī)器人自身精確定位問(wèn)題即機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneo

2、us Localization and Mapping，SLAM)，是自主導(dǎo)航的核心問(wèn)題。傳統(tǒng)的被動(dòng)式SLAM過(guò)程中，移動(dòng)機(jī)器人在人為控制的情況下運(yùn)動(dòng)。在未知環(huán)境中沒(méi)有人為干預(yù)的情況下，機(jī)器人自主決定行進(jìn)的方向并規(guī)劃出可行路徑，同時(shí)確定自身位姿并創(chuàng)建環(huán)境地圖的主動(dòng)式SLAM研究則使機(jī)器人真正實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。
　　 本文對(duì)移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航中的SLAM問(wèn)題進(jìn)行研究，在傳統(tǒng)的被動(dòng)式SLAM算法的基礎(chǔ)上，提出一些改進(jìn)方法及解決方案，以提

3、高SLAM算法的計(jì)算效率和估計(jì)精度，擴(kuò)展SLAM算法應(yīng)用范圍。應(yīng)用行為動(dòng)力學(xué)與滾動(dòng)窗口路徑規(guī)劃方法解決主動(dòng)式SLAM問(wèn)題。具體的研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1.提出并實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)搜索的延遲極小連通支配集數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。SLAM算法的計(jì)算效率與定位精度是矛盾的，定位精度的提高往往以降低計(jì)算效率為代價(jià)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的性能不但影響SLAM的估計(jì)精度，而且影響SLAM的計(jì)算效率。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法側(cè)重于數(shù)據(jù)相容性檢驗(yàn)準(zhǔn)則與數(shù)據(jù)搜索策略方

4、面的優(yōu)化，該算法通過(guò)減少關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的搜索空間來(lái)降低計(jì)算復(fù)雜度。研究結(jié)果表明，所提出的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法在保證估計(jì)精度的情況下明顯提高了SLAM算法的計(jì)算效率。
　　 2.提出并實(shí)現(xiàn)了基于特征的改進(jìn)精確稀疏滯后狀態(tài)濾波SLAM算法。原基于景象的精確稀疏滯后狀態(tài)濾波SLAM算法應(yīng)用于特征稀疏的環(huán)境中時(shí)，會(huì)因無(wú)稀疏化步驟而導(dǎo)致SLAM算法不恒時(shí)執(zhí)行。該算法針對(duì)基于景象的精確稀疏滯后狀態(tài)濾波SLAM算法的實(shí)際應(yīng)用缺陷提出一種組合判斷條件，該組合

5、判斷條件綜合了新觀測(cè)信息或當(dāng)前時(shí)刻發(fā)生顯著運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人位姿兩種情況。研究結(jié)果表明，所提出的算法在保證SLAM算法的精度的同時(shí)降低了計(jì)算復(fù)雜度。
　　 3.提出并實(shí)現(xiàn)了基于精確稀疏滯后狀態(tài)濾波的粒子濾波SLAM算法。該算法利用精確稀疏滯后狀態(tài)濾波的自然稀疏信息矩陣的非零元素反映機(jī)器人位姿相對(duì)變化的同時(shí)，也對(duì)應(yīng)于狀態(tài)后驗(yàn)概率的條件概率的性質(zhì)，應(yīng)用Gibbs采樣直接從SLAM完全后驗(yàn)分布產(chǎn)生樣本，充分利用了信息矩陣包含的不確定信息，保

6、持了粒子的多樣性。研究結(jié)果表明，所提出算法的粒子集能夠更好地描述真實(shí)后驗(yàn)分布，顯著提高了SLAM算法的估計(jì)精度。
　　 4.提出并實(shí)現(xiàn)了基于行為動(dòng)力學(xué)與滾動(dòng)窗口路徑規(guī)劃的主動(dòng)式SLAM算法。傳統(tǒng)的被動(dòng)式SLAM算法中，未知環(huán)境中的機(jī)器人沿預(yù)先給定的路徑運(yùn)動(dòng)。主動(dòng)式SLAM算法必須解決控制律與運(yùn)動(dòng)路徑規(guī)劃需要在同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建過(guò)程中同步產(chǎn)生的問(wèn)題。該算法應(yīng)用行為動(dòng)力學(xué)計(jì)算航向角與運(yùn)動(dòng)速度組成的控制律，應(yīng)用滾動(dòng)窗口規(guī)劃路徑，子地圖