移动机器人几何—拓扑混合地图构建及定位研究

摘要

本文主要研究移动机器人几何—拓扑混合地图的构建以及自主定位这两个问题。　　本文首先对SmartROB-2移动机器人所装配的里程计传感器和激光测距仪传感器的模型和误差分别进行了分析讨论。研究了由里程计进行航迹推算的局限性，给出机器人位姿误差协方差矩阵的更新方程。此外，分析了各种环境因素对激光测距仪的影响，重新界定双激光测距的距离和角度的方差分布，依据误差传递公式给出了激光测距的不确定信息描述，并完成双激光测距仪的硬件配置以及驱动程序调试工作。　　针对不同地图构建的方法，本文提出了一种基于双激光测距仪的几何地图构建方法一点簇聚类法。该方法具有处理数据量大、计算时间短、地图精确的优点，在静态环境和动态环境下都具有较好实用性和鲁棒性。　本文对基于POMDP的拓扑导航做了探索性的研究，讨论了在实现拓扑导航过程中状态估计器，状态集，决策集，观察函数以及转换模型，为今后开展拓扑导航实验工作奠定了理论基础。

目录

文摘

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1绪论

1.1移动机器人发展现状概述

1.1.1国外移动机器人发展状况

1.1.2国内移动机器人发展状况

1.2自主移动机器人研究的发展趋势

1.3 SmartROB-2移动机器人平台

1.4本文主要工作

2移动机器人传感器模型及基于双激光测距仪的特征提取

2.1里程计模型及误差传递

2.1.1里程计介绍

2.1.2里程计模型

2.1.3里程计的局限及误差传递

2.2激光测距仪模型及误差分析

2.2.1激光测距仪介绍

2.2.2激光测距仪模型

2.2.3激光测距仪误差分析

2.3基于双激光测距仪的特征提取

2.3.1激光原始数据预处理

2.3.2点簇聚类与直线拟合

2.3.3确定直线参数与不确定度

2.3.4实验结果

3移动机器人基于几何—拓扑地图混合定位

3.1基于几何地图的EKF定位

3.1.1 EKF原理

3.1.2 EKF定位结果分析

3.2移动机器人几何—拓扑混合地图的构建

3.2.1拓扑模型中高级特征的提取

3.2.2几何—拓扑混合环境模型的建立

3.2.3基于先验环境信息的几何—拓扑混合地图的构建

3.3基于几何—拓扑混合地图的定位

3.3.1基于全局拓扑地图的定位

3.3.2基于几何—拓扑混合地图的定位算法

3.3.3基于几何—拓扑混合地图的定位实验

4基于POMDP方法的拓扑定位

4.1各种定位方法的比较

4.2 POMDP的原理

4.2.1马尔可夫决策过程的概念

4.2.2 POMDP的基本原理

4.3基于POMDP的拓扑定位

4.3.1定位方法

4.3.2全局路径规划

4.3.3局部路径规划

5总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢