基于多智能体粒子群优化算法的移动机器人同时定位与建图

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1、分类号TP242密级公开UDC621.3学位论文编号D-10617-343-(2016)10375重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于多智能体粒子群优化算法的移动机器人同时定位与建图英文题目MobileRobotSLAMMethodBasedonMulti-agentParticleSwarmOptimizedParticleFilter学号S130332001姓名李腊梅学位类别工程硕士学科专业工业工程指导教师唐贤伦教授完成日期2016年4月15日姓削性声明－打｜別邮师巧工化厮嘟…韦Ｖ义ｗ牌化＆义化本人沪卵細’＆乂中不Ｓ任亩人則拙冉化巧方外．Ｓ巧瓜－…帅Ｗ陆Ｔ训巧細不虹度Ａ巧别乎Ａ

2、知化佔式巧化单位巧巧化］歷龍诚义，＆山；及＆巧巧；ｈ的難均己布的－对本义教册１．阻巧的人Ｗ刺Ｈ！而類过的，化中巧：巧材Ｗ。＊：ｒｗ？的＆ＷＪ１Ｗ坤巧曰作立Ｓ占Ｈ抑；；穿币件学位馆女化权使巧居巧书本人去全ｒＷ立这曲山玄空ｉｆ，ｒ权没留化印中化读义责巧孩巧面子该的３定，叩罕校巧巧向田《打夫－佈ｎ或化构电文，义巧论文巧巧设存ｆａ巧马．本人交巧玉远趣虫止里可公布本巧位＆义的全部边证々的巧，可进入有关泣巧串或指及进巧安■，分ｔｆ或计ｆｌＫ《川淚印ｒ、编印、巧描式挥巧巧受巧手畏法：存、汇窜木９化忠义。（注；化左柄学位选义化Ｋ诺阮别ｊ本找則５。）作Ｉ者运名

3、：车＊押化导师殖也碟良円巧：ｈ叫月ＨＡ粗年ｇＳ盛重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）问题是移动机器人自主导航的核心技术之一，涉及运动控制、信息交互、通信等领域的知识，该技术被广泛的应用于航空航天、农业、工商业等领域。未知环境中精确定位和地图构建是移动机器人SLAM问题的重中之重，精确的定位取决于高效的地图构建，而高效的地图构建反过来基于精确的定位。本文主要从以下四个方面介绍对SLAM问题的研究：1.结合希尔伯特（Hilbert）探测的原理和多智能体粒子群优化粒子滤波算法（multi-agentpart

4、icleswarmoptimizedparticlefilter，MAPSOPF），分别完成了对未知区域探测和未知区域的合理划分的任务。2.对栅格法、人工场法、模糊法和MAPSOPF算法进行融合，用于处理动态障碍物环境下的路径规划问题，在机器人不与障碍物发生碰撞的前提下，保证机器人快速到达终点位置。3.利用多智能体（multi-agentparticle，MA）系统的竞争机制对粒子群优化（particleswarmoptimization，PSO）算法进行改进，并将改进的算法用于解决机器人的定位问题，提高定位精度。4.采用完全网络型结构、黑板机制和MAPSOPF算法解决多机器人的协作定位问题，

5、相比于单机器人，多机器人可通过其他机器人的观测值对自身的定位信息进行更新，从而提高自身的定位精度。本文在最后对全文进行了总结，并对今后的研究进行了展望。关键词：移动机器人，粒子群优化算法，多智能体机制，希尔伯特探测，栅格法I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractThecoretechnologyofmobilerobotautonomousnavigationtechnologyisSLAM（simultaneouslocalizationandmapping）involvingtheknowledgeofmotioncontrol，informationinteractio

6、nandcommunication,whichiswidelyappliedintheaspectofaviationandspace,agriculture,industryandcommerce.PreciselocationandmappinginunknownenvironmentsisthemostimportproblemofSLAMproblemofmobilerobots.Preciselocationdependsonefficiencymapping,whileefficiencymappingbasedonpreciselocation.Thispaperwillintr

7、oducetheSLAMproblemfromthefollowingfouraspects:1.Thetaskofunknownregiondetectionanddivisionwereseparatelyfinishedbythemethodofhilbertdetectionandmulti-agentparticleswarmoptimizedparticlefilter(MAPSOPF