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《中国海洋大学》 2011年
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自主式水下机器人同时定位与地图构建算法的研究

陈树娟  
【摘要】:自主式水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)代表了未来水下机器人技术的研究方向,是目前研究工作的热点。而导航问题仍是AUV所面临的主要技术挑战之一,在导航问题中,定位问题又是移动机器人的基本问题,是指移动机器人通过携带的传感器完成对内部状态的检测或对外部环境的感知,从而估算其自身位置和姿态的过程。 在未知的环境中,机器人的定位与构图是融为一体相互关联的,即同时定位和地图构建SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)。问题可描述为:一个自主移动机器人从未知环境中的未知位置出发,在机器人航行过程中根据自身携带的传感器采集的数据实现自身位置的确定,同时增量式地构建全局环境地图。 本文首先介绍了SLAM算法的基础即卡尔曼滤波器理论,然后阐述了在单纯声纳更新的SLAM算法基础上引入了其他传感器更新环节的SLAM算法,即多传感器更新的SLAM算法,详细介绍了其实现流程,并从理论上说明其能够提高了机器人定位和构图精度。接着介绍了试验的前期准备,即AUV平台携带的传感器以及SLAM算法中用于构建环境地图的特征的提取。提取精确可靠的环境特征是SLAM算法准确度的保障,而环境特征的表示则依据机器人航行的环境。然而直接提取的环境特征可能比较密集,影响了SLAM算法的效率和精度,因此需对特征点进行去噪声和稀疏化处理,噪声是针对声纳自身的噪声及其环境背景噪声,而稀疏化处理则是针对声纳发射的单个波束及其多个波束间的冗余信息的。 最后通过湖试和海试试验验证了多传感器更新的SLAM算法的有效性。湖试试验的结果表明了该算法在机器人的定位和构图精度方面优于仅声纳更新的SLAM算法,而较长距离的海试试验进一步验证了该算法的有效性,且说明了该算法的定位和构图精度满足自主式水下机器人的航行要求。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP242

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 王文晶;EKF-SLAM算法在水下航行器定位中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
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3 王彪;声纳图像的处理及目标识别技术研究[D];西北师范大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 杨毅;智能移动机器人的研究与开发[D];河北工业大学;2004年
3 陈白帆;移动机器人立体视觉三维重建系统的研究与开发[D];中南大学;2004年
4 王磊;全区域覆盖移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)技术的研究[D];南京理工大学;2005年
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7 苏虹;未知环境下移动机器人运动目标检测与跟踪系统的研究与设计[D];中南大学;2005年
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9 蔡曲林;基于概率神经网络的模式识别[D];国防科学技术大学;2005年
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【相似文献】
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1 武二永;项志宇;沈敏一;刘济林;;大规模环境下基于激光雷达的机器人SLAM算法[J];浙江大学学报(工学版);2007年12期
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3 刘保龙;何波;王永清;鞠纯纯;;移动机器人未知环境地图构建仿真平台[J];系统仿真学报;2007年13期
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6 杨放琼;彭高明;谭青;;基于非结构化海底复杂环境的SLAM研究综述[J];计算机工程与应用;2007年04期
7 吕丹;戴学丰;刘树东;;一种同时定位与地图构建的仿真系统[J];微计算机信息;2007年05期
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10 吴皓;基于服务任务导向的机器人地图构建研究[D];山东大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 倪朋飞;基于最优滤波的同步定位与地图构建方法研究[D];中国石油大学;2011年
2 任春云;自主式水下机器人的同时定位与地图构建算法及实现[D];中国海洋大学;2010年
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5 田舒;数据关联技术在AUV同时定位与地图构建算法中的应用[D];中国海洋大学;2011年
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10 赏磊;粒子群算法在地图构建中的应用研究[D];上海交通大学;2010年
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