基于Rao-Blackwellized粒子濾波的移動機(jī)器人同時定位與地圖創(chuàng)建算法的研究.pdf

1、同時定位與地圖創(chuàng)建是指機(jī)器人在進(jìn)行自身定位的同時創(chuàng)建增量式地圖，并根據(jù)創(chuàng)建的地圖來更新自己的位姿。作為移動機(jī)器人智能導(dǎo)航研究的重要基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，過去十幾年中SLAM問題的研究逐漸成為移動機(jī)器人研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。
　　基于EKF的SLAM算法在實(shí)際應(yīng)用中存在的缺陷:計(jì)算復(fù)雜度高、系統(tǒng)的噪聲要求是高斯白噪聲、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題。本文使用另外一種方法實(shí)現(xiàn)SLAM，并解決這些問題，主要工作如下:
　　(1)介紹了機(jī)器人同時定位與地圖創(chuàng)

2、建（SLAM，Simultaneous Localizationand Mapping）問題的基本理論及概率模型，在此基礎(chǔ)上建立了SLAM系統(tǒng)的運(yùn)動模型、觀測模型、噪聲模型、環(huán)境地圖模型等一系列模型，定義了采樣位姿、狀態(tài)更新、地圖創(chuàng)建等方面的相關(guān)公式。
　　(2)給出了基于Rao-Blackwellized粒子濾波的SLAM算法，將系統(tǒng)狀態(tài)的后驗(yàn)概率分解為路徑估計(jì)部分和以路徑估計(jì)為基礎(chǔ)的地圖估計(jì)部分，路徑估計(jì)部分使用粒子濾波算法，