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移动机器人的可定位性估计及其应用

作　者: 王炜
导　师: 陈卫东
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 移动机器人 拥挤环境 信息矩阵 可定位性 粒子滤波
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


移动机器人定位技术是机器人领域的核心技术,可靠的定位性能是机器人完成作业的基础。然而在复杂拥挤环境下,由于地图结构、未知障碍物等因素,激光测距仪对真实地图信息的反馈受到影响,导致定位精度下降,甚至可能产生机器人位置的丢失。如何对机器人的可定位性进行估计,预防拥挤环境下的定位失败,是定位研究中一个重要课题。本文围绕上述问题,对机器人可定位性估计、拥挤环境下自定位算法进行了深入的研究。针对广泛使用的概率栅格地图,提出了一种可定位性估计方法。通过对定位Fisher信息矩阵的栅格离散化,提出了静态可定位性矩阵,该矩阵适用于已知地图条件下的离线估计。在此基础上,针对在线估计中环境存在的动态变化问题,采用局部感知的障碍物影响因子来修正静态可定位性矩阵,进而得到动态可定位性矩阵,该矩阵定量描述了机器人可定位性能力及其方向性。在上述可定位性估计的基础上,提出了一种修正粒子定位算法,削弱了拥挤环境下观测噪声对定位的干扰。该算法估计机器人观测模型的可定位性矩阵以及预测模型协方差,将两者作为权衡指标,在机器人的预测位姿基础上,动态调节观测信息对预测位姿的修正值,得到机器人位姿。观测模型可定位性较低时,主要依靠预测模型进行定位,预防定位跳变,保证了定位稳定性。观测模型可定位性较高时,观测修正值权重增加,粒子集依靠观测信息定位,消除了累积误差。本文以自主研发的交龙智能轮椅为实验平台,在概率栅格地图下,进行了多种典型环境下的可定位性估计、定位和导航实验。通过对比实验评估了机器人可定位性矩阵的有效性,并验证了基于可定位性的修正粒子滤波定位算法在拥挤环境下的定位可靠性,为智能轮椅的实用性奠定了基础。

全文目录


摘要  6-8
ABSTRACT  8-13
第一章 绪论  13-17
  1.1 引言  13-14
  1.2 移动机器人主体研究内容  14-15
  1.3 本文的研究内容及结构安排  15-17
第二章 移动机器人建图与定位技术概述  17-25
  2.1 移动机器人建图  17-21
    2.1.1 地图表示方式  17-18
    2.1.2 地图创建方法  18-19
    2.1.3 递增极大似然估计地图创建算法原理  19-21
  2.2 移动机器人自主定位概述  21-23
    2.2.1 移动机器人主要定位技术  21-23
    2.2.2 移动机器人自定位难点  23
  2.3 本章小结  23-25
第三章 概率栅格地图下的可定位性估计算法  25-43
  3.1 定位的不确定性分析  25-26
  3.2 Fisher 信息矩阵及CRB 定理  26-31
    3.2.1 Fisher 信息矩阵  27-28
    3.2.2 Cramré–Rao Bound (CRB 定理)  28-31
  3.3 概率栅格地图下的移动机器人可定位性估计  31-41
    3.3.2 基于激光测距仪模型的定位Fisher 信息矩阵  32-35
    3.3.3 静态可定位性矩阵计算  35-38
    3.3.4 动态环境下的动态可定位性矩阵  38-41
  3.4 本章小结  41-43
第四章 拥挤环境下粒子滤波定位算法的改进  43-56
  4.1 粒子滤波定位简介  44-47
    4.1.1 Bayesian 滤波器  44-46
    4.1.2 粒子滤波定位算法  46-47
  4.2 基于里程计的运动学预测模型  47-49
  4.3 基于可定位性的修正粒子滤波定位算法  49-55
    4.3.2 观测模型可定位性估计  51-52
    4.3.3 预测模型协方差估计  52-53
    4.3.4 位姿动态修正  53-55
  4.4 本章小结  55-56
第五章 实验结果与分析  56-72
  5.1 实验平台  56-59
  5.2 实验结果与分析  59-71
    5.2.1 静态可定位性估计实验  59-61
    5.2.2 动态可定位性估计实验  61-64
    5.2.3 定位算法对比实验  64-69
    5.2.4 长距离拥挤环境下定位与导航演示实验  69-71
  5.3 本章小结  71-72
第六章 结论与展望  72-74
  6.1 结论  72-73
  6.2 展望  73-74
第七章参考文献  74-78
攻读硕士期间参加的科研项目  78-79
攻读硕士期间发表的学术论文  79-80
致谢  80

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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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