基于貝葉斯濾波理論的移動機器人定位與地圖創(chuàng)建研究.pdf

1、移動機器人的定位與導航是移動機器人領域的關鍵技術(shù)，定位問題是機器人真正自主化和智能化研究中最為重要的一個基本問題。基于傳感器的定位是當前移動機器人領域非?；钴S的研究領域，常用于定位的傳感器有測距傳感器，如激光傳感器以及視覺傳感器等。而基于概率的定位方法是移動機器人定位方法中最魯棒的一種方法，目前正受到國內(nèi)外機器人研究者的廣泛關注。 基于概率的定位方法通過不斷地更新機器人位姿空間的概率分布來解決移動機器人的定位問題。從概率的角度來

2、看，定位問題就是移動機器人狀態(tài)估計問題，因此許多概率預估方法都可以用來解決移動機器人的定位問題。隨著計算機性能的提高，近年來發(fā)展起來的粒子濾波預估方法可以很好解決非線性非高斯分布位姿估計問題，因此該方法可以很好地解決移動機器人的定位問題以及地圖創(chuàng)建問題。 本文就是基于此背景下所進行的研究工作，以貝葉斯濾波原理為基礎，研究基于粒子濾波器的移動機器人定位技術(shù)以及地圖創(chuàng)建技術(shù)，并以應用到實際系統(tǒng)為目的，主要開展了以下研究： 首

3、先，介紹了移動機器人中的貝葉斯濾波原理以及各種不同實現(xiàn)形式，并分析了各種不同實現(xiàn)形式的優(yōu)缺點； 然后，依據(jù)非完整移動機器人的運動學，建立了機器人的概率運動模型以及感知模型，并給出了概率模型的采樣方法。 其次，研究了基于激光測距儀的粒子濾波定位方法，并提出了基于自適應粒子濾波與二次更新方法的粒子濾波定位方法，提高了系統(tǒng)的計算效率、魯棒性以及定位精度。 接下來，分析了全向視覺的特點，并利用全向視覺特點提出了將全向視覺

4、作為增強型的測距儀，在貝葉斯濾波理論框架下實現(xiàn)了基于全向視覺的粒子濾波定位方法，從而實現(xiàn)了自主機器人在RoboCup環(huán)境中的自主定位。 在分析了粒子濾波方法本質(zhì)上存在的問題之后，本文比較了粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波算法之間的相似性，并創(chuàng)新性地提出了將粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波方法結(jié)合來提高粒子濾波算法的性能，并取得了良好的效果。 接著，研究了移動機器人的SLAM問題，探討了SLAM問題不同解決方法的優(yōu)缺點，提出了改進的Fas