室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人定位和建圖研究.pdf

1、本文以室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航為研究背景,面向?qū)嶋H應(yīng)用,以Pioneer-3DX移動(dòng)機(jī)器人為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),利用里程計(jì)、聲納作為主要傳感器,分別針對(duì)室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人自定位問(wèn)題及同時(shí)定位和建圖問(wèn)題(SimultaneousLocalization and Mapping,SLAM)展開(kāi)研究。圍繞上述問(wèn)題,本文主要進(jìn)行以下三個(gè)方面的研究： (1)基于蒙特卡洛方法提出一種實(shí)用的移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)。針對(duì)聲納傳感器的特點(diǎn),設(shè)計(jì)一種有效的

2、粒子權(quán)重的更新方法,該方法通過(guò)對(duì)聲納數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和多聲納數(shù)據(jù)的融合提高權(quán)重的計(jì)算精度,在實(shí)現(xiàn)時(shí)采用查表的方法保證算法的實(shí)時(shí)性；通過(guò)重采樣和發(fā)散操作,確保濾波器中粒子群的收斂度和有效性,有效地降低濾波器的退化和匱乏效應(yīng),并最終解決移動(dòng)機(jī)器人定位過(guò)程中的“綁架”問(wèn)題。 (2)開(kāi)展基于遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人自定位研究,將移動(dòng)機(jī)器人定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,利用遺傳算法優(yōu)越的全局搜索能力尋找機(jī)器人當(dāng)前位姿的優(yōu)化估計(jì)。針對(duì)定位問(wèn)題,設(shè)

3、計(jì)一種基于位置相似度的種群適應(yīng)度計(jì)算方法；利用實(shí)時(shí)性較高的實(shí)值編碼方式實(shí)現(xiàn)種群的交叉、變異；將發(fā)散算子引入常規(guī)遺傳算法,減小“綁架”發(fā)生時(shí)種群的匱乏效應(yīng)；在此基礎(chǔ)上,利用機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型更新種群狀態(tài)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的連續(xù)定位。 (3)以里程計(jì)、聲納分別作為航跡推測(cè)和環(huán)境感知傳感器,提出一種室內(nèi)環(huán)境下基于二維線(xiàn)段特征的SLAM技術(shù)方案。具體而言,設(shè)計(jì)了一種實(shí)用的SLAM系統(tǒng)框架；提出基于混合霍夫變換和最小二乘的線(xiàn)段特征提取算法,同時(shí),為了