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《广东工业大学》 2011年
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基于传感器信息融合的移动机器人定位与地图创建研究

夏益民  
【摘要】:随着移动机器人应用环境的日趋复杂和非结构化,探测未知环境已经成为移动机器人研究领域中的一个重要研究方向和基础性难题。作为移动机器人智能导航和环境探索研究的重要基础,机器人在未知环境中的定位与同时定位和地图创建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)在机器人技术领域受到众多学者的极大关注。所谓定位是指机器人在移动过程中根据位姿估计和传感器数据进行自身定位;所谓同时定位和地图创建,是指机器人在进行自身定位的同时创建增量式地图。由于SLAM问题的解法可以使机器人实现真正的自主导航,因此在过去十几年中SLAM问题逐渐成为移动机器人领域的研究热点。 本文在搜集、整理国内外基于传感器信息融合的移动机器人定位及SLAM研究的相关文献资料基础上,作深入的综合、分析,并对其进行研究。主要研究工作如下: (1)基于GP-SRCKF的机器人定位方法。 针对卡尔曼滤波算法及其变种过度依赖系统动态模型和系统噪声协方差的先验知识,使得这些方法在估计性能上受到很大约束,将高斯过程(Gauss Process, GP)回归引入平方根数值积分卡尔曼滤波器(Square-Root Cubature Kalman Filter, SRCKF),提出了一种非确定系统模型的变协方差GP-SRCKF滤波算法。该方法不需要确定的系统模型,高斯过程回归通过对采样数据的学习得到准确的系统噪声协方差,且在滤波估计过程中能实时自适应调整,其应用范围和估计精度都得到了提高。将该方法应用于单机器人定位中,仿真结果表明该方法有效地提高了定位精度。 (2)基于PSO-PF的机器人定位方法。 针对当位于高似然区域的粒子数目少时,传统粒子滤波会发生样本贫化,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm optimization, PSO)的粒子滤波(Particle Filter, PF)机器人定位方法。该方法在粒子滤波的预测阶段采用粒子群优化计算,使得该阶段实时考虑陆标的最新观测信息,驱动所有粒子向高似然概率区域运动,从而减少样本贫化的可能性。此外,该方法还运用自适应重采样,只在需要时才进行重采样,减少重采样的次数,尽量保证好样本不被删除,进一步提高算法的性能。将该方法应用于单机器人定位和多机器人协作定位中,实验表明该方法提高了机器人定位精度。 (3)基于DDPF-DDF的机器人SLAM方法。 针对FastSLAM中扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)在估计中对非线性系统模型进行一阶线性化引入较大的线性化误差和粒子滤波重采样容易导致样本贫化等问题,提出一种基于DDPF-DDF的SLAM方法。该方法在估计机器人位姿时采用DDPF (Divided Difference Particle Filter, DDPF),在进行路标位置估计和地图更新时采用差分滤波器(DividedDifference Filter, DDF)。该方法不需要计算非线性运动模型和观测模型的雅可比方程,具有更高的估计精度,而且采用自适应重采样降低了样本退化的概率。将该方法应用到单机器人和多机器人协作SLAM中,仿真结果显示该方法提高了SLAM精度,增强了算法连贯性 (4)基于改进SEIF的机器人SLAM方法。 针对稀疏扩展信息滤波(Sparse Extended Information Filter, SEIF)采用Markov带进行数据关联,忽略与机器人位姿和陆标有间接关系的连接,导致获取的协方差估计过于自信的问题,提出一种改进SEIF方法,该方法在数据关联部分通过增广线性系统来获取与通过对矩阵求逆得到的理想协方差相比保守的边缘协方差估计。该方法在SLAM信息滤波器中能有效获取和维持一致的协方差,提高了数据关联的可靠性。将该方法应用于单机器人SLAM中,仿真实验表明,与SEIF相比,改进算法降低了数据关联的不确定性,提高了估计精度。 论文的最后对全文的研究内容进行了总结,说明了研究的创新点及主要研究成果,并指出了要进一步研究的问题。
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP242

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 付亚平;信息融合技术在移动机器人定位中的应用研究[D];南京邮电大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭剑辉;赵春霞;石杏喜;康亮;;尺度Unscented变换在同时定位与地图创建算法中的应用研究[J];兵工学报;2008年07期
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 徐则中;移动机器人的同时定位和地图构建[D];浙江大学;2004年
2 殷波;移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];中国海洋大学;2006年
3 郭利进;大尺度环境下移动机器人同时定位与地图创建研究[D];天津大学;2007年
4 周武;面向智能移动机器人的同时定位与地图创建研究[D];南京理工大学;2009年
5 张亮;移动机器人同步定位与地图重建算法研究[D];浙江大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 邓翔;移动机器人同时定位与地图创建算法研究[D];南京理工大学;2008年
2 李永强;基于信息滤波器的同步定位与地图创建技术的研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
3 袁成;粒子群优化的快速同时定位与建图方法研究[D];中南大学;2009年
4 顾明伟;室内动态环境中的多移动机器人协作定位[D];大连理工大学;2009年
5 梅传根;基于粒子群算法的足球机器人研究[D];江西理工大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 张新予;匡以顺;;多自由度墙体喷涂机器人机构设计[J];兵工自动化;2009年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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4 李枚毅;;并发定位与建图的多目标免疫进化算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 李曙光;;粒子群算法在高速公路多路径费用拆分方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 胡玉兰;范晓静;;基于D-S证据理论改进方法的目标识别[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 孙凤池;路薇;王婷婷;;基于动态阈值的移动机器人SLAM数据关联研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李莎莎;反辐射导弹仿真系统技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 王小旭;非线性SPKF滤波算法研究及其在组合导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 张子迎;多机器人协作及环境建模技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 王作为;具有认知能力的智能机器人行为学习方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 杨萌;非线性滤波及在惯导系统传递对准中应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
2 汪步云;水下作业机械手抓取力伺服控制的研究[D];安徽工程大学;2010年
3 雷云云;基于被动式四足机器人的运动学及动力学分析[D];山东科技大学;2010年
4 詹峰;井下煤仓清仓机器人机械臂结构设计与新型清仓技术研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐星;采场底板突水判测系统及水害防治应用研究[D];山东科技大学;2010年
6 郑灿东;输电线路除冰机器人控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
7 王立;面向非结构化地形的六足步行机器人运动规划研究[D];浙江理工大学;2010年
8 耿东山;基于蚁群算法的机器人全局路径规划[D];郑州大学;2010年
9 娄玉冰;基于“最优激励轨迹”的工业机器人动力学参数辨识研究[D];郑州大学;2010年
10 赵进科;正交三自由度并联机构动力学分析[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 马加庆;韩崇昭;;一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法[J];光电工程;2007年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 冯肖维;基于多传感器信息融合的移动机器人位姿计算方法研究[D];上海大学;2011年
2 庄严;移动机器人基于多传感器数据融合的定位及地图创建研究[D];大连理工大学;2004年
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 张美仙;基于数据融合的声目标识别技术研究[D];中北大学;2011年
2 吴宝成;粒子滤波重采样算法研究及其应用[D];哈尔滨工业大学;2006年
3 江万里;动态环境基于粒子滤波的移动机器人自定位[D];浙江大学;2008年
4 司兴涛;多传感器信息融合技术及其在移动机器人方面的应用[D];山东理工大学;2009年
5 胡麟;同质传感器信息融合的移动机器人定位研究[D];武汉科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郭剑辉;赵春霞;石杏喜;康亮;;尺度Unscented变换在同时定位与地图创建算法中的应用研究[J];兵工学报;2008年07期
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 吴东晖;智能移动机器人的视觉导航技术[D];浙江大学;2001年
2 项志宇;基于激光雷达的移动机器人障碍检测和自定位[D];浙江大学;2002年
3 徐则中;移动机器人的同时定位和地图构建[D];浙江大学;2004年
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中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 张宏烈;移动机器人全局路径规划的研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
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 王玉峰;自主移动机器人地图构建、探索及定位研究[D];大连理工大学;2004年
4 韩锐;未知环境下基于SLAM的移动机器人导航算法研究[D];武汉理工大学;2006年
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6 云晓;网络移动机器人粒子滤波定位研究[D];天津大学;2006年
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8 唐琎;白涛;陈玥;杨安平;;一个可用于机器人定位的映射变换[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
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10 王鹏;李书杰;陈宗海;;移动机器人定位方法研究综述[A];第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集[C];2011年
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2 记者 陈敬农;只需吞下一粒“胶囊”即可诊治胃肠疾病[N];科技日报;2005年
3 菡之;2008年第二季度我国RFID市场规模达21.1亿元[N];中国包装报;2008年
4 徐嵩泉;研发项目管理的关键因素[N];经济观察报;2004年
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3 李阳铭;非确定环境中鲁棒地图创建方法研究[D];中国科学技术大学;2010年
4 徐则中;移动机器人的同时定位和地图构建[D];浙江大学;2004年
5 王玉全;基于全景视觉的移动机器人同时定位与地图创建方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 王文斐;面向室内动态环境的机器人定位与地图构建[D];浙江大学;2011年
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10 刘利枚;机器人同时定位与建图方法研究[D];中南大学;2012年
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1 邱纯鑫;基于地形特征的移动机器人定位[D];哈尔滨工业大学;2010年
2 施志华;智能仓库管理系统中的机器人定位[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 杨学永;智能空间辅助家庭服务机器人定位与建图的方法研究[D];燕山大学;2011年
4 钟文斌;基于ZigBee的井下搜救机器人定位算法研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 包壁祯;移动机器人定位与导航的研究[D];电子科技大学;2011年
6 王桂友;用于虚拟现实的移动机器人同步定位与地图创建研究[D];河北工业大学;2007年
7 鲍金;基于PID算法的双轮差动式移动机器人定位和导航研究[D];东北大学;2008年
8 邵妍;基于粒子滤波器的多机器人同时定位与地图创建问题研究[D];华南理工大学;2011年
9 胡淼;基于TOF相机的三维点云地图创建和可视化研究[D];湖南大学;2012年
10 朱光辉;在移动机器人定位中光纤陀螺仪的误差分析与建模[D];中南大学;2004年
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