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文檔簡介
1、在未知環(huán)境下,移動機器人要實現(xiàn)自主探索,必須具備對環(huán)境的感知、理解和完成自身定位的能力,也就是所謂的同時定位與地圖創(chuàng)建(SLAM)能力。移動機器人的同時定位與地圖創(chuàng)建是當(dāng)前移動機器人研究領(lǐng)域的熱點,是實現(xiàn)移動機器人完全自主導(dǎo)航的關(guān)鍵。本文主要對未知靜態(tài)環(huán)境下的移動機器人同時定位與地圖創(chuàng)建進行研究,具體內(nèi)容如下: 首先,對移動機器人的定位和地圖創(chuàng)建技術(shù)進行了綜述,詳細介紹了移動機器人的同時定位與地圖創(chuàng)建實現(xiàn)方法,并指出解決SLAM
2、問題的關(guān)鍵。 其次,構(gòu)建了一個SLAM系統(tǒng)框架,并對其各部分進行了詳細的分析和設(shè)計,為后續(xù)的理論研究和實驗設(shè)計提供了指導(dǎo)。 再次,在所構(gòu)建的框架下,對基于擴展卡爾曼濾波的SLAM方法(EKF-SLAM)進行了研究,給出了EKF-SLAM算法實現(xiàn)的詳細過程,并進行了基于點特征的EKF-SLAM仿真,仿真實驗證明了該框架的完整性和可實現(xiàn)性。針對EKF-SLAM算法需要對系統(tǒng)狀態(tài)模型和觀測模型線性化導(dǎo)致引入截斷誤差、每個采樣周
3、期都要計算Jacobian矩陣的缺點,研究了基于無跡卡爾曼濾波(UKF)的SLAM算法,并進行了對比實驗,證明了UKF-SLAM算法的有效性。 最后,針對移動機器人運動學(xué)模型建立過程中,忽略了地面狀況、傳感器精度等不確定性因素而導(dǎo)致數(shù)學(xué)模型不精確的問題,提出了基于EKF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型誤差補償方法。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)代替系統(tǒng)誤差模型,通過運用EKF算法對權(quán)值和狀態(tài)的增廣向量進行不斷的預(yù)測和更新,實現(xiàn)狀態(tài)估計的同時完成了對神經(jīng)網(wǎng)
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