基于激光扫描测距的机器人粒子滤波定位技术研究

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1、基于激光扫描测距的机器人粒子滤波定位技术研究戈广双李子龙杨凯马瑞鑫交通运输部天津水运工程科学研究所摘要：传统的粒子滤波即时定位与地图构建(SLAM)算法在构建地图和目标进行自主定位时，粒子数量大，占用的内存高，重采样之后容易出现粒子匮乏现象，为了提高机器人自主定位的效率，提出了一种改进的重采样策略和粒子更新策略,融入系统模型。在装有机器人操作系统(ROS)的旅行家移动机器人上进行测试,实验结果表明:方法能够有效提升粒子滤波定位的效率。关键词：即时定位与地图构建;粒子滤波;蒙特卡洛定位算法;机器人操作系统;作者简介：戈广双(1989-),硕士，主要研究方向为机器人智能控制技术。作者

2、简介：李子龙(1987-)，通讯作者，博-上，主要从事工程机械自动化与工程机械无人驾驶技术研究，订：z订onglibaifoshan@163.com。收稿日期：2017-10-11基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(TKS160212)ResearchonrobotparticlefilterinlocalizationtechnologybasedonlaserscanningrangingGEGuang-shuangLIZiTongYANGKaiMARui-xinTianjinResearchInstituteofWaterTransportEngineering,

3、MinistryofTransportation;Abstract：Thetraditionalparticlefilteringsimultaneouslocalizationandmapping(SLAM)algorithmintheconstructionofmappingandautonomouspositioning,usuallyneedlargermmberofparticlesandtakeupalotofmemory,particlesappeardeprivationaftertheresamplingprocess,inordertoimprovetheef

4、ficiencyofrobotautonomouspositioning,aimingatparticlefilteringalgorithm,proposeanimprovedresamplingstrategyandparticleupdatestrategy,fusesystemmodel.Bytestingthealgorithmonamobi1erobotequippedwithrobotoperatingsystem(ROS),thealgorithmisvalidatedbyexperimentalmethod.Theexperimentalresultsshowt

5、hatthemethodcanimprovetheefficiencyofparticlefilteringpositioning.Keyword：simultaneouslocalizationandmapping(SLAM);particlefiltering(PF);MonteCarlopositioningalgorithm;robotoperatingsystem(ROS);Received：2017-10-110引言即时定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)是实现机器人自主行为控制的关键技术，机器人从任意位置开

6、始，在移动过程屮，用自身的传感器获取环境数据，构建增量地图，进行自主定位。在已知环境的自主定位研究已经取得了一些实用的方法，但在未知环境下，如何构建地图和利用构建的地图进行自主定位和导航，还有待进一步研究［1,2］。粒子滤波(particlefiltering,PF)算法基于概率统计的思想具有可逼近任意概率分布的特性，适用于移动机器人定位、地图构建。在此算法基础上，Montcrmerlo等人提出的FastSLAM算法降低了粒子数冃和运算复朵度，是SLAM最具影响力的算法。宋凯楠等人固提出了一种用室内环境的特征点替代激光扫描数据进行ICPI71；配的方法，减少了兀配时间，提高了SL

7、AM算法的快速性。任春明等人皿提出了一种机器人局部地图构建的新方法，采用加权最小二乘法对机器人在导航过程屮的局部地图进行构建，具有实现容易、精度较高等特点。但为了很好地近似系统的后验概率密度，PF需要采用大量的粒子样本，样本数量越多，算法的复杂度就越高。因此，优化粒子的采样策略，减少粒子样本数量，同时避免重采样阶段造成的粒子有效性和多样性损失导致的样木匮乏现象为木文算法研究的重点。本文主要研究在已知环境下，利用激光雷达作为外部传感器，探索周围环境，使机器人进行栅格地图构建和自主定