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文檔簡介
1、在移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航或執(zhí)行操作任務(wù)中,機(jī)器人對(duì)環(huán)境的認(rèn)識(shí)和自定位是至關(guān)重要的兩個(gè)問題,本文工作就是針對(duì)這兩個(gè)問題進(jìn)行研究的。隨著家用機(jī)器人的普及進(jìn)程,對(duì)機(jī)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(shí)現(xiàn)機(jī)器人與環(huán)境之間的交互是本課題的重要內(nèi)容。
機(jī)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(gè)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(dòng)機(jī)器人平臺(tái),首先在初始位姿已
2、知的前提下,根據(jù)環(huán)境的拓?fù)渎窂綐?gòu)建柵格地圖,引入的絕對(duì)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(duì)機(jī)器人的位姿進(jìn)行估計(jì),成功實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的全局定位。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(gè)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(diǎn)對(duì)超聲波模型和數(shù)據(jù)更新模型進(jìn)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(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了BG算法構(gòu)建柵格地圖的準(zhǔn)確性。引入絕對(duì)路標(biāo)信息來實(shí)現(xiàn)絕對(duì)地圖構(gòu)建,同時(shí)保證地圖的穩(wěn)定性及重復(fù)精度。
(2)機(jī)器人自定位:采用一種改進(jìn)的進(jìn)化粒子濾波器進(jìn)行機(jī)器人自主定位的研究。針對(duì)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(jìn)化機(jī)制,提高了傳統(tǒng)粒子濾波器的自定位效率和準(zhǔn)確性。
(3)通過實(shí)驗(yàn)構(gòu)建了BG柵格地圖,驗(yàn)證了BG算法構(gòu)建的地圖具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,同時(shí)
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