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时间:2019-02-26
《基于rao-blackwellized粒子滤波的移动机器人同时定位与地图创建算法的研究》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、基于Rao—Blackwellized粒子滤波的移动机器人同时定位与地图创建算法的研究ResearchofMobileRobotSimultaneousLocalizationandMappingBasedonRao··BlackwellizedParticleFilter2013年4月合肥工业大学删恻洲㈣舢删删洲㈣Y243218§。本论文经答辩委员会全体委员审查,确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名:(工作单位、职称)矗唠、秒乙独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果
2、。据我所知,除了文中特别加以标志和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得金自篓王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字:一-d家镌签字同期:2叫弓年14-月2扩同学位论文作者签字:掺7妫签字同期:2叫≥年月2∥同学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解盒8墨王些太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅或借阅。本人授权金壁至些太堂
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4、作为移动机器人智能导航研究的重要基础和关键技术,过去十几年中SLAM问题的研究逐渐成为移动机器人研究领域的热点问题。基于EKF的SLAM算法在实际应用中存在的缺陷:计算复杂度高、系统的噪声要求是高斯白噪声、数据关联问题。本文使用另外一种方法实现SLAM,并解决这些问题,主要工作如下:(1)介绍了机器人同时定位与地图创建(SLAM,SimultaneousLocalizationandMapping)问题的基本理论及概率模型,在此基础上建立了SLAM系统的运动模型、观测模型、噪声模型、环境地图模型等一系列模型,定义了采样位姿、状态更
5、新、地图创建等方面的相关公式。(2)给出了基于Rao—Blackwellized粒子滤波的SLAM算法,将系统状态的后验概率分解为路径估计部分和以路径估计为基础的地图估计部分,路径估计部分使用粒子滤波算法,地图估计部分使用EKF算法。(3)针对Rao.Blackwellized粒子滤波的SLAM算法中存在的重要性密度函数的选取、传感器信息的获取、粒子滤波中粒子匮乏等问题,将遗传算法的进化理论引入Rao.Blackwellized粒子滤波SLAM算法,取代粒子滤波中的重采样,并采用模拟退火准则对遗传优化后的粒子进行选取,提出了一种融
6、合遗传优化的Rao.Blackwellized粒子滤波的SLAM算法。关键词:同时定位与地图创建粒子滤波Rao.Blackwellized粒子滤波遗传算法数据关联ResearchofMobileRobotSimultaneousLocalizationandMappingBasedonIh0.BlackwellizedParticleFilterAbstractAstheimportantfoundationofintelligentmobilerobotnavigation,theSimultaneousLocalization
7、andMappingproblemofmobilerobotgetsgreatattentionfrommanyscholars.SimultaneousLocalizationandMappingmeansthattherobotorientateitsownpositionandatthesametimecreatethemap,thelocalizationaccordingtothemap’Sprecisionandthemapaccordingtothelocalization’Sprecision.Astheimpor
8、tantfoundationandkeytechnologyofintelligentmobilerobotnavigation,SLAMproblemgraduallybecomeahottopicinthefieldofmobileroboti
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