基于擴展卡爾曼濾波的同時定位與地圖構(gòu)建算法研究.pdf

1、移動機器人的研究涉及到智能控制技術(shù)、計算機技術(shù)、模式識別以及人工智能等許多學科，這些學科的飛速發(fā)展為移動機器人的研究帶來新的動力。隨著激光測距儀和其它先進傳感器設(shè)備在移動機器人研究中的廣泛應(yīng)用，移動機器人的研究越來越受到國內(nèi)外學者的普遍重視，取得了很多新的成果。 自主定位和地圖構(gòu)建是移動機器人研究中的兩個核心問題，是移動機器人實現(xiàn)自主導航的基礎(chǔ)。移動機器人的工作環(huán)境可分為室外環(huán)境和室內(nèi)環(huán)境兩種，本文主要針對移動機器人在室內(nèi)環(huán)境下

2、的同時定位與地圖構(gòu)建問題進行研究。文章首先指出了機器人同時定位與地圖構(gòu)建研究中存在的問題，包括制圖復雜度、數(shù)據(jù)匹配難度以及定位制圖關(guān)聯(lián)度等，分析了常用的同時定位與地圖構(gòu)建方法。在此基礎(chǔ)上引出了本研究的重點，基于卡爾曼濾波的移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)算法，并對其算法構(gòu)架、卡爾曼濾波定位等相關(guān)內(nèi)容進行了介紹。本文提出了一種基于線特征的EKF-SLAM算法并對其進行了詳細的闡述，給出了包括機器人運動模型、觀測模型的建立、數(shù)據(jù)匹配