未知环境下的机器人地图构建研究

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1、未知环境下的机器人地图构建研究地图构建技术是机器人自主导航研究中的一个关键问题。为了实现机器人在未知环境下的自主导航，本文在分析当前普遍采用的一些环境构建方法及其缺点的基础上，提出一种基于多传感器信息融合的地图构建方法。实验结果表明该方法有效地克服了传感器的累计误差，有效地提高了构建环境地图的准确性。此方法的可行性和有效性通过Pioneer3-DX移动机器人得到了实验验证。　　关键字机器人；地图构建；多传感器信息融合；扩展卡尔曼滤波　　TP24A1674-6708（2011）54-0200-02　　0引言　　导航

2、技术是自主移动机器人研究的核心，其关键在于建立一个合理有效的环境地图[1]，用来描述机器人的工作环境，从而进行路径规划和避障，所以构建并维护一个环境地图是自主机器人能否顺利完成工作的前提和重要环节，构建环境地图的精确程度直接影响到机器人后续的工作状态。　　典型的环境地图表示方法有尺度地图，拓扑地图。但其准确性都受限于传感器的不确定性，无论何种环境地图都依赖于传感器提供的环境信息，即构建环境地图的精度取决于所采用的传感器。机器人自身携带的传感器是其探索周围环境的重要手段。当前，常用的传感器有视觉传感器、里程计和惯导

3、系统、超声波传感器、激光测距仪、GPS定位系统等。针对不同的传感器，各有其使用优缺点及局限性[2][3]，为此，经过分析比较，本文采用扩展卡尔曼滤波技术，将里程计和超声波传感器所提供的信息进行融合，实现构建准确的环境地图。　　1环境信息的检测与提取　　1.1里程计模型的建立与信息处理　　通过里程计的测距工作原理，建立其位移数学模型：　　（1）　　其中，r为车轮半径，N为光码盘输出的脉冲数，p为光电码盘转数。若机器人左右轮的移动距离分别为和，且两轮的间距为b，机器人从位姿运动到，则机器人运动的距离为，机器人转过的角

4、度为。　　1.2超声波传感器模型的建立与信息处理　　通过超声波测距的工作原理，建立其测距数学模型：　　（2）　　　　其中，t为发射和接收声波所用的时间，c为声音传播速度。其物理模型可转化为在一个固定的声波波带开放角度内，传感器到一障碍物体的最短距离[4]。在第k个采样时刻，机器人的位姿为，则经过坐标的旋转平移变换，可将第i次超声波传感器在XRORYR坐标系中的坐标转换到XOY坐标系中的坐标，写成齐次坐标的形式为：　　（3）　　　　　　同时，可获得超声波传感器的方向：　　（4）　　判定探测环境中有效的数据点，采用距

5、离度量原则。当第i次超声波传感器和第j个物体满足时，超声传感器i测得的到第j个物体的有效距离为　　　　　　其中，δ为超声波传感器的声波波带角度，。当不满足上述关系时，则认为是无效数据，要去除。同时，超出声波测量范围的数据也要去除。由此，可得到该多传感器系统的随机观测模型为：　　（5）　　其中，v(k)为观测误差，是均值为零的高斯白噪声，方差为R(k)。Z(k)包括里程计的输出及超声波传感器的读数，所以Z(k)的维数为里程计输出向量个数加上超声传感器的个数。　　里程计的输出为：　　(6)　　(7)　　(8)　　超声

6、波传感器的输出为：　　(9)　　2环境建模方法　　2.1机器人运动模型　　为了方便构造机器人的运动学模型及规划控制其运动过程中的位姿，我们设定两轮驱动小车作为运动平台。建立全局参考坐标系XOY和机器人局部参考坐标系XRORYR用于确定机器人的位置，将XRORYR坐标系原点作为机器人的位置参考点，建立在两个驱动轮中轴连线的中点OR上。机器人的线速度，分别投影到XOY坐标系上得，。机器人的角速度为：。于是，机器人的运动方程为：　　(10)　　　　　　　　　　将方程(1)离散化，加上模型噪声，可得机器人的离散随机状态空

7、间表达式[5]：　　(11)　　其中，arkLearningforMobileRobotLocalization[J].MachineLearning，1998，33(1)：41-76.　　[2]KenhD.Harries,MichaelRecce.Absolutelocalizationforamobilerobotusingplacecells[J].RoboticsandAutonomousSystems，1997，22(3)：393-406.　　[3]GreganFilter.[EB/OL]..cs.un

8、c.edu/~edia/pdf/kalman_intro.pdf.，2007-1-16.　　[4]梁靓，黄玉清，张玲霞，李想.机器人的差分方向控制与实现[J].信息与电子工程，2004，9.　　[5]梁靓，黄玉清.基于嵌入式PC的机器人光电寻线系统[J].西南科技大学学报，2004，1.