移动机器人同时定位与地图创建算法研究

“燕山大学” 2017

王伟

【摘要】: 在当前的社会发展过程中，为了满足人类的生活需求，智能机器设备越来越受到人们的关注，例如智能移动机器人. 在移动机器人的研究中，同时定位和地图创建是机器人研究的基础. 如何使机器人快速准确地定位是该方向的核心. 本文主要提高了移动机器人同时定位和地图创建的准确性和实时性能. 主要工作如下: 首先，对移动机器人同时定位和地图创建的研究背景和意义进行了系统的概述. 分析了开发前景和所需的系统模型. 其次，针对非线性系统中扩展卡尔曼滤波器的精度差的问题，引入了线性拟合函数卡尔曼滤波器，并基于随机变量Sigma点，采用加权最小二乘算法估计了线性拟合函数，取而代之的是泰勒展开式扩展卡尔曼滤波中的高阶截断. 经过仿真验证后，该算法具有与无味卡尔曼滤波器相似的估计精度，但是大大降低了计算复杂度. 第三，对于移动机器人同时定位和地图创建的非线性和非高斯系统环境，使用不需要雅可比矩阵计算的无味卡尔曼滤波算法来递归估计机器人的姿态移动机器人地图创建，这是机器人的重要功能. 颗粒，选择保持环境特征的颗粒；为了解决采样点数量多，计算复杂度高导致采样时间长的问题，采用n维球形单纯形采样点代替了传统的Sigma点采样. 参数用于计算权重，因此，实现了采样点的良好聚合，最后引入H〜?. 滤波以提高算法的鲁棒性. 最后，在FastSLAM中进行粒子过滤的特征维护时，使用了由于粒子数量过多而导致时间浪费过多的问题，引入对称KL距离将粒子随机分为两个相等的粒子组，并计算信息距离，通过与阈值进行比较，判断下一个粒子数的增加和减少，实现自适应粒子数，可以有效降低滤波的时间复杂度. 如果满足一定的精度条件，改进的算法可以减少计算量.

[学位授予单位]: 燕山大学

[学位]: 硕士

[学位奖]: 2017

[分类号]: TP242

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