移動機器人室內(nèi)地圖構(gòu)建及定位方法的研究.pdf

1、在移動機器人室內(nèi)導(dǎo)航或執(zhí)行操作任務(wù)中，機器人對環(huán)境的認識和自定位是至關(guān)重要的兩個問題，本文工作就是針對這兩個問題進行研究的。隨著家用機器人的普及進程，對機器人提出了低成本、低功耗、高可靠性的要求。在上述要求下如何實現(xiàn)機器人與環(huán)境之間的交互是本課題的重要內(nèi)容。
　　機器人的定位是以環(huán)境地圖為基礎(chǔ)的，環(huán)境地圖的創(chuàng)建又需要精確的定位，在未知環(huán)境中，這是一個既矛盾又相關(guān)的過程。本課題的基本思想是基于家用室內(nèi)移動機器人平臺，首先在初始位姿已

2、知的前提下，根據(jù)環(huán)境的拓撲路徑構(gòu)建柵格地圖，引入的絕對路標(biāo)保證了地圖的重復(fù)精度。然后基于此柵格地圖，在初始位姿未知的情況下，引入粒子濾波器對機器人的位姿進行估計，成功實現(xiàn)了機器人的全局定位。最后通過實驗驗證了本算法的正確性和高效性。具體的工作主要有以下幾個方面：
　　(1)柵格地圖的構(gòu)建：本文綜合貝葉斯理論和灰色系統(tǒng)理論方法的優(yōu)點對超聲波模型和數(shù)據(jù)更新模型進行了理論分析，提出BG融合算法(Bayesian-Gray Algorit

3、hm)用于柵格地圖的構(gòu)建，并進行了對比實驗，驗證了BG算法構(gòu)建柵格地圖的準確性。引入絕對路標(biāo)信息來實現(xiàn)絕對地圖構(gòu)建，同時保證地圖的穩(wěn)定性及重復(fù)精度。
　　(2)機器人自定位：采用一種改進的進化粒子濾波器進行機器人自主定位的研究。針對傳統(tǒng)粒子濾波器的粒子退化和貧化現(xiàn)象，本文引入了粒子進化機制，提高了傳統(tǒng)粒子濾波器的自定位效率和準確性。
　　(3)通過實驗構(gòu)建了BG柵格地圖，驗證了BG算法構(gòu)建的地圖具有較高的準確性和穩(wěn)定性，同時