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时间:2019-02-24
《智能清扫机器人地图创建及创建中的关联算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名:扭牛z矿ff年弓月乃日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。研
2、究生签名:·嶂加f1年多月“日硕士论文;’螂191㈣.IIIIIIIIIIIIIIlllllllllY9367摘要近年来随着科技水平和人们生活水平的提高,使得智能清扫机器人这一智能化的家用电器开始出现在人们生活当中。智能清扫机器人开始受到人们越来越多的关注,同时智能清扫机器人能够完成任务的能力和效率也变的越来越高。而清扫机器人未知环境的地图构建是清扫机器人能够完成一系列任务的关键环节,对此本文主要就清扫机器人的环境地图创建及创建中的数据关联算法展开了研究,研究包含了以下几个方面:1.本文研究了清扫机器人室内局部地图的创建和室内特征点
3、的检测。清扫机器人根据测距传感器获得环境距离数据,通过对数据进行基于距离的分割得到了各个线性区域,接着对各线性区域用最小二乘法进行直线拟合,实现了局部地图的创建,同时根据人们对环境的认识,完成了角点和断点的检测。2.本文研究了地图创建中的SLAM算法,设计并实现了一种基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位与地图创建算法。该算法可以提高清扫机器人的定位精度,为全局地图的创建提供了条件。3.本文对SLAM算法中的数据关联问题进行了重点的分析,给出了一种适合于室内环境中的联续兼容最近邻算法。该方法将环境中的特征点各自赋予权值,利用权值大小,优先选
4、择关联可能性大的特征点进行关联,提高了关联的正确率。4.本文研究了全局地图的创建,给出了一种通过融合局部地图与全局地图,进行全局地图创建的方法。该方法比较局部地图和全局地图中的线段的位置关系,将地图中的线段分为:相关线段、新增线段、临时线段三类,通过采用不同的处理流程,实现了全局地图的创建。关键词:清扫机器人,同时定位与地图创建,扩展卡尔曼滤波,数据关联Abstract硕士论文Inrecentyears,withthetechnologicaladvancesandimprovethelivingstandardsofpeople,
5、intelligenthomeappliancessuchasrobotcleanerbegantoappearinpeople’Slives.Robotcleanerisbeguntogivemoreandmoreattention,andthedemandstocompletetheautonomoustasksbecomeIncreasing.Butmapofunknownenvironmentoftherobotisakeylinkinaseriesoftasks.Thispapermainlyontherobotclean
6、er'senvironmentmapbuildingandtheresearchofthedataassociationalgorithmoftheenvironmentmapbuilding.Itincludesthefollowingaspects:Firstlythispaperstudiedindoorlocalmapbuildingandindoorfeaturepo硫detection、^,ithrobotcleaner.Robotcleanerobtaineddistancedatawimrangesensor,thr
7、oughtotheenvironmentaldatabasedondistancesegmentationgotalllineararea,thentothelineararea谢tllleast—squaremethodforlinearfitting,realizedthelocalmapstocreate,simultaneouslyaccordingtopeopleawarenessoftheenvironment,completingthecomerandbreakpointdetection.Secondlythispa
8、perstudiedtheSLAMalgorithm,designedandrealizedtheEKF-SLAMalgorithm.ThisalgorithmCanimprovetherobotcleanerlocalization
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