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移动机器人同步定位与地图构建关键技术的研究

作　者: 曲丽萍
导　师: 王宏健
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 移动机器人 同步定位与地图构建 扩展Kalman滤波SLAM 粒子滤波SLAM 特征提取 数据关联
分类号: TP242
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


移动机器人同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，以下简称SLAM），是通过机器人自身携带的传感器在线测量和位置估计，从而在部分已知或完全未知环境中实现机器人的自定位和增量式地图构建。这一无需先验地图的导航手段，对于移动机器人长时间无人现场的自主作业而言是至关重要的。本课题选自国家自然科学基金项目“小型自主水下航行器群体协同地形勘察关键技术研究”，以移动机器人为研究对象，深入开展了以下关键技术研究：首先，定义了移动机器人SLAM研究所需的坐标系，并在此基础上建立了移动机器人运动模型、传感器观测模型、环境特征模型及数据关联模型，从而为SLAM关键技术研究搭建了统一的平台。其次，针对环境特征地图的不完备性及自然实体路标的不规则性，提出了描述自然实体路标的位置属性和大小属性的圆型类特征表示法，即用圆型类特征的中心位置表示实体路标的中心位置，用圆型类特征的直径表示实体路标的空间俯视的大小属性；提出了基于角度-距离复合聚类的环境特征提取算法，该算法包括数据预处理、区域分割和特征参数拟合三部分，并通过“Victoria Park”标准数据集验证了算法的可行性；设计了EKF-SLAM仿真算法，并通过人工设定路标和机器人路径的仿真实验，验证了算法的有效性。再次，提出了自适应重采样的FastSLAM算法，通过实时计算有效粒子个数和评判粒子退化程度，实施有效的重采样操作，从而有效地改善频繁重采样所导致的样本枯竭影响；根据粒子滤波和粒子群的相似性，提出采用粒子群优化算法改进FastSLAM，并利用多样性启发因子引导粒子群优化搜索过程，以保证粒子集多样性最优。该算法经自行设计的仿真实验，验证了算法的可行性和有效性。最后，围绕SLAM的数据关联问题，给出了SLAM数据关联的解释树模型和关联矩阵模型；针对单一兼容最近邻数据关联算法中固定不变的最近邻判定阈值与实际不符且极易造成关联错误的情况，提出了一种基于分段自适应阈值动态调整算法的单一兼容最近邻数据关联算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性；通过联合兼容分枝定界数据关联算法分析，提出一种按照联合最大似然准则判定关联有效性和采用蚁群优化算法代替分枝定界搜索的联合兼容分枝定界数据关联改进方法，设计了基于蚁群优化的联合数据关联算法，并通过仿真实验完成算法的可行性和有效性验证。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-30
  1.1 研究的目的和意义  10-12
  1.2 SLAM 技术的内涵  12-15
  1.3 SLAM 技术国内外研究现状  15-25
    1.3.1 SLAM 技术的发展进程  15
    1.3.2 SLAM 技术的应用领域  15-19
    1.3.3 SLAM 关键技术的研究现状  19-25
  1.4 主要研究内容与研究方法  25-28
    1.4.1 研究内容  26-27
    1.4.2 研究方法  27-28
  1.5 论文组织结构  28-30
第2章 移动机器人系统模型构建  30-36
  2.1 引言  30
  2.2 坐标系定义  30-31
  2.3 运动模型  31
  2.4 传感器观测模型  31-33
  2.5 环境地图与环境特征模型  33
  2.6 数据关联模型  33-34
  2.7 本章小结  34-36
第3章 基于聚类理论特征提取及 EKF-SLAM 方法研究  36-64
  3.1 引言  36
  3.2 基于聚类理论的特征提取算法及其仿真实验验证  36-54
    3.2.1 圆型类特征表示与环境特征提取的原理设计  36-38
    3.2.2 基于角度-距离复合聚类的环境特征提取算法设计  38-46
    3.2.3 仿真实验 基于 Victoria Park 标准数据集特征提取仿真实验  46-54
  3.3 基于扩展 Kalman 滤波的 SLAM 算法设计  54-63
    3.3.1 EKF-SLAM 算法  54-57
    3.3.2 EKF-SLAM 算法流程  57-60
    3.3.3 仿真实验 EKF-SLAM 仿真实验验证  60-63
  3.4 本章小结  63-64
第4章 基于粒子群优化的粒子滤波 PF-SLAM 方法研究  64-92
  4.1 引言  64-65
  4.2 粒子滤波算法  65-70
    4.2.1 序贯重要性采样  65-67
    4.2.2 粒子退化及解决方法  67-70
  4.3 基于粒子滤波的 SLAM 算法设计  70-77
    4.3.1 基本 FastSLAM 及其原理  70-72
    4.3.2 基于自适应重采样的 FastSLAM 设计与实现  72-74
    4.3.3 仿真实验  74-77
  4.4 基于粒子群进化计算的 PF-SLAM  77-91
    4.4.1 基于粒子滤波的 SLAM 不足分析  78
    4.4.2 标准粒子群算法  78-80
    4.4.3 基于多样性启发因子粒子群优化的 FastSLAM 算法改进  80-83
    4.4.4 实验与算法验证  83-88
    4.4.5 SLAM 算法仿真结果比较  88-91
  4.5 本章小结  91-92
第5章 移动机器人 SLAM 数据关联方法研究  92-128
  5.1 引言  92
  5.2 SLAM 数据关联问题及其概念与原理  92-101
    5.2.1 SLAM 数据关联问题描述  92-95
    5.2.2 SLAM 数据关联概念和原理  95-101
  5.3 单一兼容数据关联算法设计  101-106
    5.3.1 单一兼容最近邻（ICNN）数据关联  101-103
    5.3.2 基于分段自适应阈值的单一兼容最近邻数据关联  103-106
  5.4 联合兼容数据关联算法设计  106-113
    5.4.1 联合兼容分枝定界（JCBB）数据关联  106-109
    5.4.2 基于蚁群优化的联合数据关联  109-113
  5.5 实验与算法验证  113-127
    5.5.1 仿真条件  113-114
    5.5.2 四种数据关联仿真实验结果  114-124
    5.5.3 四种数据关联仿真结果对比分析  124-126
    5.5.4 四种数据关联算法性能对比分析  126-127
  5.6 本章小结  127-128
结论  128-130
参考文献  130-138
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果简表  138-140
致谢  140-142
个人简历  142

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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