移动机器人fastslam算法研究

《移动机器人fastslam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、本科毕业设计题目：移动机器人FastSLAM算法研究学院:专业:学号:学生姓名:指导教师:日期:武汉科技大学本科毕业设计摘要移动机器人同时定位与地图创建是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术，具有广泛的应用前景，也是目前机器人研究的热门课题之一。基于卡尔曼滤波器的SLAM算法有计算的复杂性以及对数据融合误差非常敏感的缺点，使其不能再实际环境中得到广泛应用。为解决传统SLAM算法的缺陷，介绍了一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM方法，该方法将SLAM问题分解为对机器人姿态和路标在地图中的位置的递归算法。每一粒粒子都有对应的地图，再将

2、地图估计分解成N个独立的特征估计，路径估计采用粒子滤波器，地图估计采用扩展卡尔曼滤波器。FastSLAM有机地将粒子滤波器与卡尔曼滤波器集成在一起，鲁棒性地解决数据关联和多目标跟踪问题，其时间消耗与路标的数量成对数关系，计算量小，用时短。基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM算法是一种高效的机器人同步定位和绘制地图的算法，其具有高效性和准确性，该方法使用提高了机器人地图创建的实时性，增强了避障能力。关键词：移动机器人；FastSLAM算法；路径估计；地图估计31武汉科技大学本科毕业设计AbstractMobilerobotlocalizat

3、ionandmappingthekeytechnologiesoftherobotautonomousnavigationinunknownenvironment,hasbroadapplicationprospects,iscurrentlyahotresearchtopicoftherobot.TheKalmanfilter-basedSLAMalgorithmtocalculatethecomplexityandtheerrorisverysensitivetotheshortcomingsofthedatafusion,sothatitcannotbewide

4、lyappliedintheactualenvironment.FastSLAMbasedonRao-BlackwellizedparticlefilterSLAMproblemisdecomposedintothepositionoftherobotposeandlandmarksonthemaprecursivealgorithmtosolvethedefectsofthetraditionalSLAMalgorithm.Aparticlehasacorrespondingmap,andthenmaptheestimateddecomposedintoNindep

5、endentcharacteristicsestimatedpathestimationusingparticlefilter,mapestimatedusingextendedKalmanfilter.TheFastSLAMorganicparticlefilterandKalmanfilterintegrated,robustsolutiontodataassociationandmulti-targettracking,thetimeconsumptionandthenumberoflandmarkslogarithmicsmallamountofcalcula

6、tion,withshort.FastSLAMalgorithmsbasedonRao-Blackwellizedparticlefilterisanefficientrobotsimultaneouslocalizationandmappingalgorithm,itsefficiencyandaccuracy,themethodtoimprovetherobotmapcreatedreal-time,andenhancetheabilitytoobstacleavoidance.Keywords:Mobilerobot;TheFastSLAMalgorithm;T

7、hepathestimation;Themapestimation31武汉科技大学本科毕业设计目录1绪论11.1移动机器人定位和地图创建问题21.1.1移动机器人国内外发展状况21.1.2移动机器人的地图构建问题31.1.3机器人的定位方法52基于粒子滤波器的SLAM算法72.1SLAM的通用框架和理论模型72.2粒子滤波器定位的基本原理82.3扩展卡尔曼滤波器算法92.3粒子重采样102.4移动机器人SLAM问题描述102.4.1SLAM计算复杂度102.4.2SLAM的联合估计112.4.3SLAM的后验估计表示112.4.4SLAM公式推导13