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基于蒙特卡罗算法的移动机器人自定位技术研究

作　者: 张晓东
导　师: 于洋
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 移动机器人定位蒙特卡罗算法仿真硬件平台
分类号: TP242.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 114次
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内容摘要

在移动机器人相关技术研究中,自主导航性能代表着移动机器人智能水平的高低,而定位则是移动机器人实现自主导航的关键。移动机器人蒙特卡罗定位算法是目前研究移动机器人自定位技术常用的方法之一,因其具有并行化、易于实现以及能有效处理非线性问题的特点而被广泛应用。但是传统的蒙特卡罗定位算法存在粒子退化和粒子耗尽等问题,无法保证移动机器人定位的精度。许多改进算法虽然提高了移动机器人定位的精度,但却增加了计算的复杂度,不容易实现。本课题的研究目的是对传统的蒙特卡罗定位算法进行改进,研究一种保证定位精度且易于实现的定位算法。本文首先分析并建立移动机器人定位需要的相关模型,如坐标系统模型、运动模型、传感器观测模型、噪声模型等。其次,对传感器误差进行分析,并介绍了采用内部与外部传感器相结合的方式实现移动机器人定位的方法,通过外部传感器来修正内部传感器的累积误差,从而提高定位精度。最后,分析了传统蒙特卡罗算法的不足,指出改进蒙特卡罗算法存在的问题,对新的改进蒙特卡罗算法——快速蒙特卡罗算法进行了较深入的研究。本文给出了一种新的改进蒙特卡罗定位算法。该算法将传统的粒子滤波与无迹卡尔曼滤波、马尔可夫蒙特卡罗算法相结合,并通过动态更新粒子集合的粒子数目,在保证移动机器人定位精度不变的情况下,降低算法的复杂程度。将新的蒙特卡罗定位算法应用于以ARM9为硬件的实验平台中,实验证明了该算法的可行性与准确性。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-12
第1章绪论  12-20
  1.1 课题研究的背景和意义  12-13
  1.2 移动机器人定位方法及研究现状  13-18
    1.2.1 移动机器人定位方法  13-15
    1.2.2 国内外研究现状  15-18
  1.3 问题的提出  18
  1.4 本文主要研究内容及论文结构  18-20
第2章移动机器人定位的相关模型  20-27
  2.1 移动机器人相关模型  20-25
    2.1.1 坐标系统模型  20-21
    2.1.2 环境地图模型  21-22
    2.1.3 移动机器人位置模型  22
    2.1.4 光码盘定位模型  22-23
    2.1.5 移动机器人运动模型  23-24
    2.1.6 传感器观测模型  24-25
    2.1.7 噪声模型  25
  2.2 定位问题的一般模型  25-26
  2.3 本章小结  26-27
第3章移动机器人定位硬件平台及传感器误差分析  27-40
  3.1 移动机器人硬件平台  27-35
    3.1.1 系统硬件的整体设计  27-28
    3.1.2 上位机系统  28-29
    3.1.3 下位机控制单元  29-30
    3.1.4 运动控制单元  30
    3.1.5 传感器检测单元  30-35
  3.2 传感器误差分析  35-37
    3.2.1 内部传感器误差分析  35
    3.2.2 外部传感器误差分析  35-37
  3.3 特征提取  37-39
  3.4 本章小结  39-40
第4章蒙特卡罗定位算法研究  40-67
  4.1 蒙特卡罗定位原理基础  40-45
    4.1.1 贝叶斯滤波理论  40-42
    4.1.2 马尔可夫定位  42-45
  4.2 蒙特卡罗定位基本算法  45-53
    4.2.1 蒙特卡罗定位原理  46-47
    4.2.2 贝叶斯重要性采样  47
    4.2.3 重要性密度分布  47-48
    4.2.4 重采样方法  48-50
    4.2.5 蒙特卡罗定位算法流程  50-52
    4.2.6 仿真实验  52-53
  4.3 改进蒙特卡罗定位算法  53-65
    4.3.1 扩展卡尔曼蒙特卡罗算法  53-54
    4.3.2 无际卡尔曼蒙特卡罗算法  54-59
    4.3.3 马尔可夫链蒙特卡罗算法  59-60
    4.3.4 快速（FAST）蒙特卡罗定位算法  60-61
    4.3.5 仿真结果及分析  61-65
  4.4 本章小结  65-67
第5章 MCL 算法在移动机器人定位中的应用  67-72
  5.1 定位程序软件设计  67-69
    5.1.1 开发环境  67
    5.1.2 软件架构  67-69
  5.2 实验与分析  69-71
  5.3 本章小结  71-72
结论  72-74
  1、总结  72
  2、创新点  72
  3、课题不足与展望  72-74
参考文献  74-78
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果  78-79
致谢  79-80
附录  80-81

基于蒙特卡罗算法的移动机器人自定位技术研究

内容摘要

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