机器人地图创建方法研究
基于图优化的移动机器人SLAM建图算法研究
基于图优化的移动机器人SLAM建图算法研究一、本文概述随着移动机器人技术的快速发展，同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）已成为该领域研究的热点。
SLAM技术通过机器人自身的传感器，如激光雷达、深度相机等，实现在未知环境中的自主导航和地图构建。
基于图优化的SLAM建图算法因其高精度和鲁棒性受到了广泛关注。
本文旨在深入研究基于图优化的移动机器人SLAM建图算法，分析其原理、特点及应用现状，并在此基础上提出改进策略，为提升移动机器人SLAM 建图的准确性和效率提供理论支持和实践指导。
本文首先对SLAM技术的发展历程进行简要回顾，然后重点介绍基于图优化的SLAM建图算法的基本原理和关键技术。
接着，通过对比分析不同算法的优势与不足，探讨影响算法性能的关键因素。
在此基础上，本文提出一种改进的图优化SLAM建图算法，通过优化图模型的构建和求解过程，提高算法的收敛速度和精度。
通过实验验证所提算法的有效性，并讨论其在复杂环境下的应用前景。
本文的研究内容不仅对移动机器人SLAM技术的发展具有重要意义，也为相关领域如无人驾驶、增强现实等提供了有益的参考和借鉴。
二、移动机器人建图算法基础在移动机器人技术中，同时定位与地图构建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）是一个关键的问题，它涉及到机器人在未知环境中如何同时估计自身的位置和构建环境的地图。
基于图优化的SLAM建图算法，则是解决这一问题的有效手段之一。
SLAM问题的本质是一个估计问题，即在给定的传感器数据下，如何最优地估计机器人的轨迹和环境的几何结构。
这个问题通常被建模为一个概率推断问题，即求解一个后验概率分布。
由于后验概率分布的复杂性，实际应用中往往采用近似方法进行求解。
基于图优化的SLAM方法是一种将SLAM问题转化为图优化问题的方法。
在这个框架下，机器人轨迹和环境几何结构被表示为图中的节点，而节点之间的相对约束关系则被表示为图中的边。
机器人导航系统中基于SLAM算法的建图技术研究
机器人导航系统中基于SLAM算法的建图技术研究摘要：机器人导航系统在许多应用领域具有广泛的应用，其中基于同步定位与地图构建（SLAM）算法的建图技术是实现自主导航的关键。
本文主要介绍了SLAM算法的原理和应用，分析了SLAM算法中的基本问题，并探讨了其在机器人导航系统中的研究现状和未来发展方向。
1. 引言随着机器人技术的发展，机器人导航系统在工业自动化、无人驾驶以及个人服务等领域的应用日益广泛。
而实现机器人的自主导航离不开对环境的感知和建模，而SLAM算法正是一种解决该问题的有效方法。
2. SLAM算法原理SLAM，即同步定位与地图构建，是指机器人在未知环境中通过同时估计自身位置和构建环境地图的技术。
SLAM算法的基本原理是通过机器人的传感器获取环境信息，然后利用这些信息进行自身定位和地图构建。
3. SLAM算法基本问题然而，在实际应用中，SLAM算法面临着诸多挑战和问题。
首先，数据关联问题是其中的核心问题，如何对传感器数据进行有效关联，从而准确估计机器人的位姿，是SLAM算法中一个重要的研究方向。
其次，地图表示问题也是一个亟待解决的难题，现有的地图表示方法往往无法完全表达环境的特征信息，因此如何设计更好的地图表示方法也是一个重要的研究方向。
4. SLAM在机器人导航系统中的应用SLAM算法在机器人导航系统中具有重要的应用价值。
首先，通过SLAM算法实现对环境的建模可以为机器人提供全局的感知和定位能力，从而实现自主导航。
其次，SLAM算法还可以在导航过程中实时更新地图，从而提高导航的精度和效率。
5. SLAM算法的研究现状目前，SLAM算法的研究已经取得了一定的进展。
在数据关联问题上，研究者提出了许多有效的算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）等。
在地图表示问题上，研究者提出了诸多创新的方法，如拓扑地图和基于特征点的地图等。
此外，还有一些新兴的SLAM技术如改进的图优化方法和语义SLAM等也在不断涌现。
未知环境下的机器人地图构建研究
未知环境下的机器人地图构建研究摘要地图构建技术是机器人自主导航研究中的一个关键问题。
为了实现机器人在未知环境下的自主导航，本文在分析当前普遍采用的一些环境构建方法及其缺点的基础上，提出一种基于多传感器信息融合的地图构建方法。
实验结果表明该方法有效地克服了传感器的累计误差，有效地提高了构建环境地图的准确性。
此方法的可行性和有效性通过pioneer3-dx移动机器人得到了实验验证。
关键字机器人；地图构建；多传感器信息融合；扩展卡尔曼滤波中图分类号tp24 文献标识码a 文章编号1674-6708（2011）54-0200-020 引言导航技术是自主移动机器人研究的核心，其关键在于建立一个合理有效的环境地图[1]，用来描述机器人的工作环境，从而进行路径规划和避障，所以构建并维护一个环境地图是自主机器人能否顺利完成工作的前提和重要环节，构建环境地图的精确程度直接影响到机器人后续的工作状态。
典型的环境地图表示方法有尺度地图，拓扑地图。
但其准确性都受限于传感器的不确定性，无论何种环境地图都依赖于传感器提供的环境信息，即构建环境地图的精度取决于所采用的传感器。
机器人自身携带的传感器是其探索周围环境的重要手段。
当前，常用的传感器有视觉传感器、里程计和惯导系统、超声波传感器、激光测距仪、gps定位系统等。
针对不同的传感器，各有其使用优缺点及局限性[2][3]，为此，经过分析比较，本文采用扩展卡尔曼滤波技术，将里程计和超声波传感器所提供的信息进行融合，实现构建准确的环境地图。
1 环境信息的检测与提取1.1 里程计模型的建立与信息处理通过里程计的测距工作原理，建立其位移数学模型：（1）其中，r为车轮半径，n为光码盘输出的脉冲数，p为光电码盘转数。
若机器人左右轮的移动距离分别为和，且两轮的间距为b，机器人从位姿运动到，则机器人运动的距离为，机器人转过的角度为。
1.2 超声波传感器模型的建立与信息处理通过超声波测距的工作原理，建立其测距数学模型：（2）其中，t为发射和接收声波所用的时间，c为声音传播速度。
基于SLAM技术的机器人地图构建与定位研究
基于SLAM技术的机器人地图构建与定位研究1. 引言随着机器人技术的快速发展，机器人的地图构建与定位技术变得越来越重要。
基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的机器人地图构建与定位研究，可以使机器人在未知环境中实现自主导航和定位。
本文将探讨SLAM技术在机器人地图构建与定位中的应用和研究进展。
2. SLAM技术概述2.1 SLAM原理SLAM是一种通过同时进行环境地图构建和自主定位的方法。
在未知环境中，机器人通过携带传感设备感知周围环境，并通过传感数据进行自主导航和定位。
SLAM算法基于传感数据和运动模型，利用滤波、优化或粒子滤波等方法实现对机器人位置和地图的估计。
2.2 SLAM算法分类SLAM算法可以分为基于滤波、优化和粒子滤波等不同方法。
其中，基于滤波的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）等；优化方法包括非线性优化、图优化等；粒子滤波是一种随机采样的方法，可以处理非线性和非高斯的问题。
各种SLAM算法在不同场景和应用中有各自的优势和适用性。
3. 机器人地图构建研究3.1 传感器选择与数据融合在机器人地图构建中，选择合适的传感器对于获得高质量的地图至关重要。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。
不同传感器具有不同的测量精度和范围，因此需要进行数据融合以提高地图质量。
3.2 地图表示与建模机器人地图可以采用不同的表示方法，如栅格地图、拓扑地图和点云地图等。
栅格地图将环境划分为网格单元进行表示，适用于静态环境；拓扑地图通过节点和边表示环境结构关系；点云地图则将激光雷达或摄像头采集到的点云数据进行处理得到。
3.3 地标提取与匹配在机器人自主导航中，需要对环境中的特征进行提取与匹配。
常见特征包括线段、角点等。
通过特征提取和匹配，可以实现机器人在不同时间和位置的自主定位。
4. 机器人定位研究4.1 传感器融合与自适应定位机器人在不同的环境中，需要适应不同的传感器和算法。
多移动机器人地图构建的方法
多移动机器人地图构建的方法汇报人：日期:CATALOGUE目录•引言•多移动机器人协同技术•基于激光雷达的地图构建方法•基于视觉的地图构建方法•多移动机器人地图构建实验研究•总结与展望引言01研究背景和意义移动机器人技术在各个领域的应用越来越广泛，例如无人驾驶车辆、物流配送、灾难救援等。
在复杂环境中，多移动机器人协同工作能够提高任务效率和灵活性，而地图构建是实现协同的基础。
因此，研究多移动机器人地图构建的方法具有重要的实际意义和理论价值。
随着机器人技术的不断发展，对多移动机器人协同控制和地图构建的研究也日益增多。
然而，由于实际环境的复杂性和不确定性，多移动机器人地图构建仍然是一个具有挑战性的问题。
因此，研究多移动机器人地图构建的方法具有重要的现实意义和理论价值。
•研究现状：目前，多移动机器人地图构建的方法主要分为两类：基于局部感知信息的地图构建和基于全局定位信息的地图构建。
基于局部感知信息的地图构建方法利用机器人的感知数据来建立环境模型，具有较高的实时性，但容易受到感知噪声和环境变化的影响。
基于全局定位信息的地图构建方法利用全球定位系统（GPS）或其他全局定位信息来建立环境模型，具有较高的精度和稳定性，但容易受到信号遮挡和多路径效应的影响。
发展趋势未来的多移动机器人地图构建方法将朝着以下几个方向发展利用机器人的感知数据和全局定位信息来建立更准确、可靠的环境模型，以提高地图构建的精度和稳定性。
利用深度学习技术对机器人的感知数据进行处理和分析，以提取更有效的特征和模式，提高地图构建的效率和准确性。
由于实际环境是动态变化的，因此未来的多移动机器人地图构建方法需要考虑动态环境因素对地图构建的影响，以实现自适应的地图更新和维护。
融合局部感知信息和全局定位信息引入深度学习技术考虑动态环境因素多移动机器人协同技术02用于机器人间信息交换和远程控制。
无线通信技术用于机器人在局域网内的信息交互。
局域网通信技术制定多机器人协同通信的协议标准和规范，保证通信的安全性和可靠性。
移动机器人拓扑地图创建研究的开题报告
移动机器人拓扑地图创建研究的开题报告一、研究背景和意义移动机器人拓扑地图是指在未知或部分未知环境中，移动机器人使用自身传感器感知环境并根据一定的算法将环境抽象成一个网络结构的地图。
拓扑地图的本质是用图形化的方式描述移动机器人在环境中感知到的信息，以便于机器人在环境中的导航、定位和路径规划等任务。
拓扑地图与传统地图不同的是，拓扑地图只捕捉环境中不同位置之间的关系，而不考虑位置与位置之间的绝对距离或方向。
因此，在局部环境中，拓扑地图能够更大程度上避免障碍物、位置变化等因素对地图精度的影响。
在实际遇到的复杂环境中，传统地图只能描述大致的地形和道路分布，不能够有效地表达具有“纹理”（如有结构的场景）和噪声的环境。
与此不同，拓扑图具有较好的鲁棒性和可重用性，能够表达环境中复杂的结构、纹理等信息，且其更加精细地描述了物体之间的关系，因此具备很好的应用前景。
目前，拓扑地图已广泛应用于移动机器人的自主导航、环境建模、场景分析等领域。
本研究的意义在于：通过对移动机器人拓扑地图创建的研究，可以为实现移动机器人的自主化导航、控制等技术提供技术支持，进而推动移动机器人技术的发展和应用。
同时，本研究对于拓扑地图的建立、拓扑关系的推演和环境中事件的预测和控制等方面都有着积极意义。
二、研究内容和思路本研究的主要内容是移动机器人拓扑地图的创建，主要思路如下：1、搜集相关资料和文献，了解拓扑地图的基础理论及相关技术；2、设计移动机器人拓扑地图创建的算法，包括地图构建、机器人定位、拓扑关系推导等；3、针对算法的不足进行改进，提高算法的鲁棒性和可扩展性；4、实验验证算法的有效性，考虑在不同环境中的应用，给出实物系统的拓扑地图实现方案；5、对实验结果进行分析和总结，提出下一步研究的方向。
三、研究计划和预期成果1、第一年（2022年）：搜集相关资料和文献，掌握拓扑地图的基础理论及相关技术；2、第二年（2023年）：设计并实现机器人拓扑地图创建算法，并进行初步验证，并改进算法；3、第三年（2024年）：在更加复杂的环境中进行实验，验证算法的有效性，并在实际机器人系统中实现拓扑地图的构建；4、预期成果：在移动机器人拓扑地图的创建方面进行研究，探讨了机器人拓扑地图的构建算法、机器人定位、拓扑关系推导等关键技术，并能在实际系统中实现一定程度的自主导航和控制。
机器人视觉导航系统中的定位与建图研究
机器人视觉导航系统中的定位与建图研究随着人工智能技术的发展，机器人在日常生活和工业生产中的应用越来越广泛。
机器人的视觉导航系统是其中的重要组成部分，它能够通过视觉感知环境，实现精准定位和建图，从而使机器人能够在复杂的环境中自主导航。
本文将对机器人视觉导航系统中的定位与建图进行研究与探讨。
一、定位技术在机器人视觉导航系统中的应用定位是机器人导航系统中的基础问题，它确定机器人在环境中的准确位置和方向，是后续导航和建图任务的前提。
在机器人视觉导航系统中，常用的定位技术包括视觉标记定位、视觉里程计和地图匹配等。
1. 视觉标记定位：视觉标记定位是一种常见的室内机器人定位技术。
通过在环境中布置特定的二维码或符号标记，机器人可以通过识别这些标记来确定自身的位置和方向。
这种方法简单易行，但需要提前布置标记并保证标记的可视性，适用于较小范围的室内环境。
2. 视觉里程计：视觉里程计是使用机器人的摄像头对环境中的特征进行识别和跟踪，利用机器人行进过程中所观测到的移动信息计算机器人的位姿变化。
通过对连续帧之间的特征点匹配和运动估计，可以实现对机器人位置的实时更新。
然而，视觉里程计容易受到环境变化和传感器误差的影响，导致累积误差的问题，需要引入其他定位方法进行辅助。
3. 地图匹配：地图匹配是一种将机器人观测到的环境特征与预先建立的地图进行匹配的方法。
通过将机器人感知到的地标或特征点与地图中存储的信息进行匹配，可以确定机器人的位置和方向。
地图匹配方法能够克服视觉里程计的累积误差问题，但对于大范围、复杂环境的定位需要耗费较大的计算资源和存储空间。
二、建图技术在机器人视觉导航系统中的应用建图是指机器人通过感知环境并提取特征信息，将其转化为地图的过程。
机器人视觉导航系统中的建图技术能够为机器人提供精确的环境模型，用于路径规划和避障等任务。
1. 视觉SLAM：视觉同步定位与建图（Visual SLAM）是一种通过机器人的摄像头实时感知环境并同时进行定位和建图的技术。
机器人导航系统中的地图构建方法与实现
机器人导航系统中的地图构建方法与实现随着人工智能技术的快速发展，机器人导航系统在各种应用场景中得到了广泛的应用。
无论是在工业生产线上、医疗设备中，还是在家庭助理机器人中，地图构建是机器人导航系统中的一个关键步骤。
地图构建，顾名思义，是将机器人所处的环境转化为一个可供机器人导航和理解的地图。
在实际应用中，地图构建可以分为静态地图构建和动态地图构建两种情况。
静态地图是指环境保持不变的情况下进行地图构建，而动态地图是指环境具有一定变化性质的情况下进行地图构建。
在机器人导航系统中，地图构建通常是通过传感器数据获取实现的。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
首先，我们来看静态地图构建的方法与实现。
静态地图构建可以通过激光雷达进行实现。
激光雷达是一种能够测量周围环境中物体距离和位置的传感器。
它通过发射激光束，并根据接收到的反射激光束的时间和强度来确定物体的距离和位置。
通过将激光雷达数据与机器人的位置信息相结合，我们可以构建出一个静态环境的地图。
具体实现上，可以采用基于栅格的地图表示方法。
栅格地图表示将环境划分为一个个的方格，每个方格表示一个位置的状态（通常用0或1表示是否有障碍物）。
在机器人探测到障碍物时，将对应的栅格状态置为1，不断更新地图。
栅格地图的优点是简单、直观，并且易于处理。
但是，它也存在一些缺点，比如无法准确表示物体形状、障碍物的尺寸等。
除了栅格地图表示方法外，还有其他的静态地图构建方法，比如基于特征的地图表示方法。
基于特征的地图表示方法将环境中的特征点（比如角点、直线等）提取出来，并保存在地图中。
通过对特征点的匹配和对应关系的建立，可以构建出一个静态环境的地图。
特征点可以通过图像处理算法进行提取，比如哈里斯角点检测算法、SIFT算法等。
接下来，我们来看动态地图构建的方法与实现。
动态地图构建可以通过多传感器融合进行实现。
多传感器融合是指将多个传感器获得的数据进行融合，得到一个更准确的地图。
机器人导航中的地图构建方法教程
机器人导航中的地图构建方法教程机器人导航是指利用机器人自动感知和决策能力，使其能够在未知环境中准确地定位和规划路径，以达到预定目标的技术。
而地图构建作为机器人导航过程中的重要一环，是机器人能够正确理解和感知环境的先决条件之一。
本文将介绍机器人导航中常见的地图构建方法，帮助读者更好地了解和应用于实际场景中。
一、基于激光雷达的地图构建方法激光雷达是机器人导航中常用的传感器之一，其具有高精度和高分辨率的特点，能够提供环境中物体的准确二维位置信息。
基于激光雷达的地图构建方法主要分为概率栅格法和特征提取法两种。
1. 概率栅格法概率栅格法是一种基于栅格的地图表示方法，将环境划分成棋盘状的小方格，每个方格表示一个栅格单元。
该方法通过在每个栅格单元中维护一个概率值来表示该单元的空闲或占用概率。
机器人通过激光雷达扫描得到的距离数据，根据障碍物与激光束的交点来更新栅格单元的概率。
该方法得到的地图可以直观地表示环境的占用情况，适用于静态环境的地图构建。
2. 特征提取法特征提取法是一种基于特征的地图表示方法，通过提取环境中的特征点或特征线段来构建地图。
机器人通过激光雷达扫描得到的距离数据，通过聚类或线段检测算法提取出环境中的特征点或特征线段，并将其保存为地图。
该方法适用于具有明显特征的环境，如室内房间或办公室。
二、基于视觉传感器的地图构建方法除了激光雷达之外，视觉传感器也是常用于机器人导航的传感器之一。
视觉传感器能够获取环境中的图像信息，通过图像处理和计算机视觉算法来构建地图。
基于视觉传感器的地图构建方法主要有视觉里程计法和稠密重建法两种。
1. 视觉里程计法视觉里程计法是一种基于图像序列的地图构建方法，通过连续图像之间的匹配和运动估计来计算机器人的位姿变化，并以此构建轨迹和地图。
该方法需要机器人在运动中采集图像序列，并通过特征匹配和运动估计算法来计算位姿变化。
视觉里程计法适用于机器人在室内或室外环境中的导航。
2. 稠密重建法稠密重建法是一种基于图像深度估计的地图构建方法，通过从图像中估计场景中每个像素点的深度信息来构建三维地图。
移动机器人建图与自主定位算法研究
移动机器人建图与自主定位算法研究移动机器人是一种具备自主移动能力的智能机器人，其在现实世界中可以执行多种任务，例如巡检、搬运、导航等。
为了能够准确地执行这些任务，移动机器人需要具备建图和定位的能力。
建图和定位是移动机器人领域的重要研究方向，本文将分析现有的建图和自主定位算法，并讨论其研究方向与进展。
一、建图算法研究移动机器人的建图主要是通过感知和采集环境信息，并将其转化为机器人可以理解和使用的地图表示。
建图算法可以分为静态建图和动态建图。
静态建图是指在机器人运动之前，对环境进行建模，构建一个静态的地图。
动态建图则是指在机器人运动过程中，对新发现的环境进行实时的建模。
目前，常用的静态建图算法包括激光雷达建图、视觉建图和拓扑图建图。
激光雷达建图使用激光传感器扫描环境，通过测量反射激光束的距离和角度，来生成环境的地图。
激光雷达建图具有高精度和实时性的特点，但对机器人的硬件要求较高。
视觉建图使用摄像机获取环境图像，通过图像处理技术来提取环境特征，并进行地图构建。
视觉建图需要较高的计算性能，并对环境光照和纹理等因素敏感。
拓扑图建图则是将环境表示成一种图形结构，其中节点表示位置或区域，边表示连接关系。
拓扑图建图适用于遥感地图和室内空间等场景，具有较高的表达能力。
动态建图算法主要用于处理未知或动态环境，例如环境中有障碍物的移动或变化。
目前常用的动态建图算法有基于激光雷达的SLAM算法和基于视觉的SLAM算法。
SLAM是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）的缩写，指机器人在未知环境中同时进行自主定位和地图构建。
基于激光雷达的SLAM算法可以通过激光雷达获取环境的几何信息，并结合机器人自身的运动信息，实现环境地图的建立和机器人定位的同时进行。
基于视觉的SLAM算法则通过摄像机获取环境图像，并通过视觉特征进行定位和地图构建。
该算法具有低成本和易实现的特点，但对光照和纹理等因素敏感。
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本科学生毕业论文论文题目：机器人地图创建方法研究学院：电子工程学院年级：2007级专业：自动化姓名：关妍妍学号：20076208指导教师：王欣2010年 5 月 16 日摘要移动机器人同时定位和地图创建是实现移动机器人完全自主导航的关键。
自主移动机器人在未知环境下作业时，首先要解决的基本问题就是其自身的定位问题，而定位问题与环境地图的创建又是相辅相成的。
本文从相关理论和关键技术等方面，系统地总结了同步自定位和地图创建的研究现状，从环境特征提取、定位与地图创建、数据相关等多个方面对移动机器人即时定位与地图创建问题进行了综述。
着重介绍了基于EKF模型的SLAM算法、基于尺度不变特征变换算法和基于概率论的方法，分析了目前存在的难题，并指出了未来研究的发展方向。
关键词移动机器人；特征提取；地图创建；数据相关；EKFAbstractThe mobile robot simultaneous localization and mapping is critical to realizing the fully autonomous navigation.When autonomous mobile robots operate in an uncertain environment.one of the most fundamental tasks is to localize itself .The location is associated with map building. Based on related theories and technologies ,This paper summarizes the achievements in simultaneous localization and mapping systematically,and the paper summarizes the current research on SLAM in some aspects ,such as feature extraction,methods and data association.introduces SLAM algorithms based on EKF model,scale constant feature transformation and probabilistic approach in detail ,analyzes the current open issues and indicates the prospective research direction in the future development .Key wordsMobile robot；Feature extraction；Filter；Data association；EKF目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 机器人同时定位与地图创建(SLAM)概述 (1)1.2地图的表示方法 (2)1.3特征提取 (3)1.4机器人地图创建的研究及发展趋势 (4)第二章地图创建的一些关键性问题 (5)2.1不确定性信息处理方法 (5)2.2数据关联 (5)2.3累计误差 (6)2.4算法复杂度 (7)2.5机器人地图创建的导航问题 (7)2.6探索规划 (8)第三章移动机器人地图创建方法 (9)3.1基于卡尔曼滤波(KF)的SLAM算法 (9)3.1.1算法基本原理 (9)3.1.2扩展卡尔曼滤波(EKF) (10)3.1.3仿真实验 (11)3.2基于尺度不变特征变换(SIFT)算法 (12)3.2.1移动机器人模型 (12)3.2.2估计与更新方程 (14)3.2.3 SIFT算法 (15)3.2.4实验结果 (15)3.3基于概率的SLAM算法 (16)3.3.1 SLAM问题的概率描述 (16)3.3.2基于概率论的SLAM (17)3.3.3稀疏扩展信息滤波 (18)3.3.4 FastSLAM算法 (19)结论 (20)参考文献 (21)致谢 (23)第一章绪论1.1 机器人同时定位与地图创建(SLAM)概述在完全未知的环境中由机器人自主地依靠其自身携带的传感器提供的信息建立环境模型正成为自主移动机器人研究中的一个热点问题。
为了能够有效地探索未知区域并完成给定的任务，机器人需要自主创建地图的能力。
下面对这个问题作些详细的解释：完全未知环境，即机器人对环境一无所知，不存在任何先验信息，包括环境大小、形状、障碍物位置等等，且环境中不存在诸如路标、灯塔等人为设定的参照物。
在这种未知环境中，机器人创建地图行为的完成必须依赖于其传感器所获得的信息，如里程仪、声纳、激光测距仪、视觉等等。
由于传感器自身的限制，感知信息存在不同程度的不确定性。
直接使用感知信息进行地图创建很难得到准确的环境模型，因此通常需要对感知信息再处理，通过多感知信息的融合获得较为准确的环境信息。
机器人根据在运动过程中获取的传感器数据，利用相关地图模型和集成算法，生成关于环境的地图表示。
对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法，然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。
这时机器人需要在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航，这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM)问题。
定位问题是移动机器人的基本问题，是指移动机器人通过对内部状态的检测或对外部环境的感知估算自身位置和姿态的过程。
移动机器人地图创建问题描述如下：移动机器人从初始位置，经过一系列的位置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息，移动机器人的目标是处理这些传感器数据,确定机器人的位姿，并且同时创建环境地图。
要想开发一个有效的SLAM 系统，关键是选择好环境的描述方法。
目前，应用卫星全球定位系统等装置进行室外机器人的定位已经取得成功，但由于环境、任务等因素移动机器人大多采用机载传感器定位。
它主要由位姿跟踪、地图获取组成。
位姿跟踪指机器人在走行中对其位置和姿态的估计过程。
SLAM方法在过去的十几年中逐渐成为机器人导航问题的研究热点，吸引了大量的研究人员，并取得了很多实用性的成果，是否具备并发建图与定位的能力被许多人认为是机器人是否能够实现自主的关键的前提条件。
SmithR 、SelfM 和CheesemanP 于1986 年提出基于EKF(ExtendedKalmanFilter) StochasticMapping方法，揭开了SLAM研究的序幕。
在以后的十几年中,研究范围不断扩大，从有人工路标到完全自主、从户内到户外，出现许多SLAM方法。
由于自主机器人固有的特点（缺乏自身位置和环境的先验信息；靠外部和内部传感器获得知识；环境、传感器信息及机器人运动本身具有不确定性），各种方法归纳起来都是一个“估计—校正”的过程，必须解决像如何估计机器人及环境特征状态，如何校正和更新地图、地图如何表示、不确定性如何处理等问题。
1.2地图的表示方法机器人地图可以分为两大类：几何地图和拓扑地图。
几何地图又可分为栅格地图和特征地图。
基于栅格的地图表示方法[1 ]即将整个环境分为若干相同大小的栅格，对于每个栅格指出其中是否存在障碍物。
这种方法已经在许多机器人系统中得到应用，是使用较为成功的一种方法。
栅格地图的缺点是：当栅格数量增大时（在大规模环境或对环境划分比较详细时），对于地图的维护所占用的内存和CPU 时间迅速增长，使计算机的实时处理变得很困难。
栅格地图是一个近似的解决方案，但其对特定感知系统的假设参数不敏感，具有较强的鲁棒性。
基于几何特征的地图表示方法[2,3]是指机器人收集对环境的感知信息，从中提取更为抽象的几何特征，例如线段或曲线，使用这些几何信息描述环境。
这种表示方法更为紧凑，且便于位置估计和目标识别。
几何特征的提取需要对感知信息作额外的处理，且需要一定数量的感知数据才能得到结果。
特征地图由一系列包含位置信息的特征组成。
拓扑图也是一种紧凑的地图表示方法[4 ]，特别在环境大而简单时。
这种方法将环境表示为一张拓扑图(graph)，图中的节点对应于环境中的一个特征状态、地点（由感知决定），如果节点间存在直接连接的路径则相当于图中连接节点的弧。
这种表示方法可以实现快速的路径规划。
由于拓扑图通常不需要机器人准确的位置信息，对于机器人的位置误差也就有了更好的鲁棒性。
但当环境中存在两个很相似的地方时，拓扑图的方法将很难确定这是否为同一节点（特别是机器人从不同的路径到达这些节点时）。
拓扑地图由环境中特征位置或区域组成的节点及其连接关系成，根据连接关系信息，移动机器人可从一个节点区域运动到另一节点域。
拓扑地图抽象度高，适合于大环境的结构化描述。
地图创建最简单的方法为增进式方案。
首先利用里程计数据估计机器人的位置，然后根据机器人获取的新信息建立局部地图并对全局地图更新。
1.3特征提取移动机器人配备多种内部和外部传感器，内部传感器主要有里程计、陀螺仪等。
外部传感器有视觉、激光、声纳、红外等。
移动机器人融合内部传感器信息和外部环境特征信息进行精定位和地图创建，外部传感器信息经过处理形成外部环境的几何特征，以长度、宽度、位置等参量表示。
由于单目视觉系统不能提供环境特征的深度信息，无法表征环境特征的位置，因此移动机器人即时定位与地图创建中，主要通过声纳或激光传感器在2D平面上的扫描信息（距离、角度、强度等）获得外部环境的轮廓特征及其位置信息。
声纳传感器具有成本低、波束覆盖范围宽的特点，但角度分辨率低，不精确，且容易产生虚假和多重反射回波信号，增加特征匹配的难度。
而激光传感器以其快速、扫描精度高、角分辨率高、方向性强等特点，得到了越来越多的应用。
环境特征的选择和描述不追求细节，注重特征的鲁棒性和稳定性，主要采用室内环境标识的最小环境模型，提取能够反映大范围环境的结构化特征，如直线和线段、角、点、垂直线等，分别与墙、墙角、凸角、门等特征对应。
特征提取的方法很多，对于直线和点特征主要采取哈夫变换方法，如加权哈夫变换法、直方图法[5]等。
特征的选择非常广泛，多面体、平面体、直线、角点、目标边缘等均可作为地图特征[6,7]。
然而单个点特征对路标的唯一性识别和定义非常困难，可记录目标表面分布的特征点集合组成空间结构用于目标定位。
Ayache等采用三目立体摄像机获取环境中的直线段信息，最终获取更高层的特征信息。
Leonard等利用RCD模型从多次扫描的声纳数据序列中提取距离信息恒定的区域所对应的固定特征。