動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖( SLAM)問(wèn)題是移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域的基本問(wèn)題與研究熱點(diǎn)，也是移動(dòng)機(jī)器人真正實(shí)現(xiàn)自主的最重要的條件之一。所謂同時(shí)定位與建圖，是指機(jī)器人在移動(dòng)過(guò)程中根據(jù)位姿估計(jì)和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行自身定位，同時(shí)建造增量式地圖。當(dāng)前提出的很多SLAM問(wèn)題的解決方法是面向靜態(tài)環(huán)境的，然而機(jī)器人真實(shí)的工作環(huán)境往往是動(dòng)態(tài)的，因此對(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人SLAM技術(shù)的研究有著十分重要的意義。 移動(dòng)機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的同時(shí)定位與建圖主要

2、涉及三個(gè)問(wèn)題：SLAM解決方法、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)的處理。本文針對(duì)這三個(gè)問(wèn)題展開了深入的研究，最后建立和實(shí)現(xiàn)了SLAMiDE系統(tǒng)，并在自行研制的移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)MORCS-I上測(cè)試成功。本文在研究中取得了以下成果： 針對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波SLAM方法在路標(biāo)增加時(shí)協(xié)方差計(jì)算量倍增的問(wèn)題，提出了一種基于局部地圖的擴(kuò)展卡爾曼濾波同時(shí)定位和建圖的方法。該方法周期性地以機(jī)器人所在位姿為原點(diǎn)建立局部坐標(biāo)系，進(jìn)行局部SLAM，然后根據(jù)局部地圖范圍對(duì)

3、全局地圖更新。由于無(wú)需每次更新全局地圖，因此減少了計(jì)算復(fù)雜度，且由于局部地圖的獨(dú)立性，因此該方法累積誤差少，同時(shí)還會(huì)減少計(jì)算量。 將粒子群化化的思想引入到粒子濾波SLAM中，提出了一種基于粒子群優(yōu)化的同時(shí)定位與建圖方法。該方法既可發(fā)揮粒子濾波適用任意非線性系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，還可通過(guò)增加考慮個(gè)體粒子和群體粒子的影響，改善SLAM預(yù)測(cè)過(guò)程的粒子采樣，從而提高采樣效率。在保證SLAM的精度和粒子的收斂性的同時(shí)，減少粒子集中時(shí)所使用的粒子數(shù)。

4、 針對(duì)經(jīng)典的單匹配最近鄰和聯(lián)合匹配方法中關(guān)聯(lián)假設(shè)一旦確定就不能修改的不足，將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題轉(zhuǎn)換成離散優(yōu)化問(wèn)題，提出了一種基于粒子濾波的多假設(shè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。其核心是利用多個(gè)粒子來(lái)維持多種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)假設(shè)，通過(guò)計(jì)算關(guān)聯(lián)代價(jià)來(lái)獲得粒子權(quán)重，用基本剪枝技術(shù)在粒子重采樣過(guò)程中濾除錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)假設(shè)。該方法實(shí)際上是在一定時(shí)間以后才獲得真正最優(yōu)或次優(yōu)的關(guān)聯(lián)結(jié)果，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析和比較發(fā)現(xiàn)，該方法能獲得更正確的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果和更高的定位精度。 由于

5、動(dòng)態(tài)環(huán)境下聲納傳感器無(wú)法正確檢測(cè)動(dòng)態(tài)目標(biāo)從而降低地圖創(chuàng)建的精度的問(wèn)題，本文提出了一種聲納和視覺傳感器結(jié)合的動(dòng)態(tài)環(huán)境地圖創(chuàng)建方法。為保持地圖信息的完整性，該方法分別建立了動(dòng)、靜態(tài)柵格地圖，利用前一時(shí)刻的靜態(tài)地圖、當(dāng)前聲納觀測(cè)信息和攝像頭檢測(cè)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)信息的比較來(lái)更新，并給出了地圖更新模型。視覺信息能成功的解決地圖中某些動(dòng)態(tài)目標(biāo)被當(dāng)成靜態(tài)目標(biāo)的錯(cuò)誤，從而建立正確的地圖。 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖系統(tǒng)SLAMiD

6、E(SLAM in Dynamic Environments)，為動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人SLAM給出了一個(gè)整體結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方法。該系統(tǒng)將觀測(cè)數(shù)據(jù)利用k-近鄰聚類后，構(gòu)建統(tǒng)一的目標(biāo)模型，綜合前面研究的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)和SLAM解決方法，引入局部地圖思想，將移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)、靜態(tài)目標(biāo)和移動(dòng)機(jī)器人位姿同時(shí)進(jìn)行估計(jì)，最終實(shí)現(xiàn)了在動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的同時(shí)定位與建圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠在比較平坦的室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)目