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移动机器人在SLAM中数据关联方法的研究

作　者: 柴红霞
导　师: 冯林
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 同步定位与地图创建启发式搜索动态阈值在线回溯
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

同步定位与地图创建(SLAM)问题是移动机器人解决在未知环境中实现自主的关键问题。然而,在未知的环境中,移动机器人系统缺乏先验的地图信息和定位信息,它只能通过对环境特征的感知与估计来进行定位,同时利用定位信息来进行地图创建。数据关联的问题是SLAM研究重点,本文的工作重点就是对SLAM中数据关联技术的相关方法进行研究与探讨。本文根据数据关联树模型和贝叶斯图模型,提出了一种解决同时定位与地图创建中数据关联问题算法,即基于动态阈值的启发式搜索SLAM算法(DHBS_SLAM);该方法通过对数据关联树有限深度的回溯实现对错误数据的修正,在搜索的过程中使用动态阈值进行门限过滤,减少可能的数据关联的数目,在不降低数据关联正确率的情况下,提高数据关联效率,最终实现算法的在线修正过去错误数据关联。本文对机器人相关的模型进行了研究,结合了SLAM的问题中的一般模型创建了简化的仿真平台。借助这个平台,对FastSLAM的方法,HBS_SLAM方法和DHBS_SLAM方法进行了实验,并对实验结果从关联正确率和关联时间两方面上进行了比较、分析。实验结果表明DHBS_SLAM算法是一种有效的机器人同时定位与地图创建方法。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-19
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 数据关联技术国内外的发展现状  9-15
    1.2.1 SLAM问题简介  9-10
    1.2.2 在SLAM中数据关联  10-12
    1.2.3 数据关联技术国内外研究方法  12-15
    1.2.4 存在问题和解决方案  15
  1.3 提高SLAM鲁棒性的方法  15-16
  1.4 SLAM应用前景  16-17
  1.5 本文的研究内容和组织结构  17-19
2 数据关联模型和搜索策略  19-32
  2.1 移动机器人SLAM中的相关模型  19-21
    2.1.1 移动机器人坐标系模型  19
    2.1.2 移动机器人的运动模型  19-20
    2.1.3 特征模型  20
    2.1.4 环境地图模型  20-21
    2.1.5 传感器观测模型  21
    2.1.6 噪声模型  21
  2.2 SLAM系统模型  21-22
  2.3 SLAM的Bayesian模型  22-23
  2.4 数据关联树模型  23-27
    2.4.1 数据关联解空间  23-24
    2.4.2 数据关联树(Data Association Tree)  24-25
    2.4.3 数据关联树的性质  25-27
  2.5 基于数据关联树搜索方法  27-32
    2.5.1 深度优先搜索方法  27-29
    2.5.2 宽度优先搜索  29-30
    2.5.3 启发式搜索方法  30-32
3 数据关联过程  32-39
  3.1 数据关联的过程  32
  3.2 门限过滤  32-36
    3.2.1 矩阵关联门  33-35
    3.2.2 椭球形关联门  35-36
    3.2.3 矩阵关联门和椭球形关联门比较  36
  3.3 关联矩阵  36-38
  3.4 赋值策略  38-39
4 状态估计方法  39-46
  4.1 Kalman滤波  39-41
  4.2 扩展Kalman滤波  41
  4.3 稀疏扩展信息滤波(Sparse extended information filter,SEIF)  41-42
  4.4 粒子滤波器  42-43
    4.4.1 FastSLAM算法简介  43
  4.5 基于集合理论估计  43-44
  4.6 最小二乘法状态估计  44-46
5 基于动态阈值启发式搜索的SLAM算法  46-55
  5.1 动态阈值设置  46-48
  5.2 最好优先结合回溯的搜索方法  48-49
  5.3 算法实现  49-51
  5.4 仿真实验  51-55
    5.4.1 仿真环境  51-52
    5.4.2 仿真模型和参数  52-53
    5.4.3 实验结果及分析  53-55
结论  55-57
参考文献  57-61
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  61-62
致谢  62-64

移动机器人在SLAM中数据关联方法的研究

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