基于认知地图的移动机器人自主导航技术研究
移动机器人自主导航关键技术研究
移动机器人自主导航关键技术研究一、本文概述随着科技的飞速发展和人们生活节奏的加快，移动机器人作为自动化和智能化技术的集大成者，已广泛应用于工业、医疗、军事、服务等领域。
自主导航技术是移动机器人实现自主移动和完成任务的核心技术之一，其研究对于提升机器人的智能化水平和推动相关产业的发展具有重要意义。
本文旨在对移动机器人自主导航关键技术进行深入探讨，以期为相关领域的研究者提供理论参考和实践指导。
本文首先介绍了移动机器人自主导航技术的研究背景和发展现状，阐述了自主导航技术在移动机器人中的重要性和应用前景。
接着，重点分析了移动机器人自主导航技术中的关键问题，包括环境感知、路径规划、定位与导航、决策与控制等方面，并对现有的解决方案进行了综述和评价。
在此基础上，本文还探讨了移动机器人自主导航技术的发展趋势和未来研究方向，旨在为相关领域的研究者提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为移动机器人自主导航技术的发展做出一定的贡献，为推动我国机器人产业的快速发展和智能化水平的提升提供有力支持。
也希望本文的研究能够为其他相关领域的研究者提供有益的参考和启示，共同推动自主导航技术的创新与应用。
二、移动机器人自主导航技术概述移动机器人的自主导航技术是机器人研究领域的重要分支，它涉及到多个学科的交叉融合，如、控制理论、传感器技术、计算机视觉、地图学等。
自主导航技术的核心在于让机器人能够在未知或已知环境中，通过自主感知、决策、规划和控制，实现安全、高效、准确的移动。
这一技术的发展和应用，对于提高机器人的智能化水平、拓宽机器人的应用范围、促进机器人产业的快速发展具有重要意义。
自主导航技术主要包括环境感知、定位与地图构建、路径规划与导航控制等关键部分。
环境感知是机器人通过各类传感器获取周围环境信息的过程，如激光雷达、深度相机、超声波等。
这些传感器可以帮助机器人获取环境的几何信息、语义信息以及动态变化信息，为后续的导航决策提供数据支持。
机器人自主导航技术研究与实践
机器人自主导航技术研究与实践随着技术的不断发展，机器人的应用越来越广泛。
机器人不仅用于生产制造、医疗保健、军事防卫等领域，还可以用于日常生活中。
机器人的自主导航技术，是实现机器人智能化的重要技术之一。
本文将围绕机器人自主导航技术，进行探讨和研究。
一、机器人自主导航技术概述机器人自主导航技术，是指机器人可以自主地在环境中进行定位和路径规划。
机器人不需要人工干预就能够完成任务。
自主导航技术是实现机器人智能化的关键技术之一。
机器人的自主导航技术可以分为三个部分：环境感知、动作计划和移动控制。
二、环境感知环境感知是机器人自主导航技术的第一步。
机器人需要获取周围环境的信息，以便进行路径规划和避障。
环境感知的方法有很多种，如视觉传感器、激光雷达、超声波等。
视觉传感器可以捕捉图像和视频，从而获取有关物体位置、大小、形状等信息。
激光雷达可以输出激光束，用于获取周围环境的几何数据。
超声波可以测量物体的距离和方向。
根据不同的应用场景和需要，可以使用不同的环境感知方法和设备。
三、动作计划动作计划是机器人自主导航技术的第二步。
机器人需要根据环境感知的信息，进行路径规划和动作计划，以便到达目标位置。
动作计划主要包括路径规划和行为选择。
路径规划是指机器人根据环境感知的信息，计算出最优路径。
行为选择是指机器人在到达目标位置时，根据具体任务要求，选择合适的行动方式。
动作计划需要根据具体应用场景和需求，进行相应的算法设计和实现。
四、移动控制移动控制是机器人自主导航技术的第三步。
机器人需要实现运动控制，以便到达目标位置。
移动控制的方法有很多种，如轮式移动、足式移动、滑轨式移动等。
轮式移动是机器人运动的最基本形式，可以实现机器人的移动和转向。
足式移动可以使机器人在复杂环境中行走，如攀爬、穿越障碍等。
滑轨式移动可以实现机器人的平稳运动，避免震动和颠簸。
五、机器人自主导航技术的应用机器人自主导航技术在各个领域的应用越来越广泛。
在工业制造领域，机器人可以实现自动化生产线。
移动机器人自主导航技术研究
移动机器人自主导航技术研究近年来，科技的发展不断加快，移动机器人也成为了人们关注的一个研究热点。
随着机器人技术的不断进步，越来越多的应用场景需要机器人进行自主导航，这就需要移动机器人具备自主识别环境、规划路径、避免障碍等能力。
本文将从移动机器人自主导航技术的原理、算法与应用等方面进行探讨。
一、自主导航技术的原理与构成机器人的自主导航技术主要包括两个部分：环境感知和运动控制，如图1所示。
环境感知包括视觉感知、声音感知、激光雷达感知、力觉传感等多种形式，其中最常用且成本较低的是激光雷达感知和视觉感知。
运动控制包括路径规划、运动控制和动力学控制等。
图1 移动机器人自主导航技术构成在环境感知方面，激光雷达感知是常用的一种方式。
它通过扫描激光束并依据时间差计算物体的距离和方位，实现对环境的三维重建。
相比于视觉感知，激光雷达感知对于光线较弱的场景更适用，并且测量精度更高。
而视觉感知技术能够更加真实地呈现环境，在较为明亮的环境下能够提供较为清晰的图像。
除此之外，还有一些其他的感知方式，如声音感知、力觉传感等。
在环境感知的基础上，路径规划和运动控制是机器人实现自主导航的关键。
路径规划是将机器人从起点移动到目标的过程中，在环境中找到一条合适的路径，使机器人能够避免障碍物，同时到达目标点。
运动控制是根据路径规划的结果，通过机器人运动的方式，将路径规划中的路径变为机器人具体的移动轨迹。
机器人的动力学控制是指通过机器人在环境中的状态和输入信号，实现对机器人力和运动变化的预测和控制，其中包括轨迹生成、运动学控制、动态控制等，使机器人在实现自主导航时更加稳定和精准。
二、自主导航算法的研究自主导航技术的研究离不开算法的支持。
目前，自主导航算法主要分为基于单目视觉、基于激光雷达和基于视觉和激光雷达的组合方法。
以下几个方面对自主导航算法进行说明。
1. 基于单目视觉的自主导航算法基于单目视觉的自主导航算法主要针对大规模环境场景的机器人自主导航。
机器人自主导航技术研究
机器人自主导航技术研究一、导言机器人是一种能够感知、思考和执行任务的智能化机械设备，它们被广泛应用于制造工业、医疗保健、航空航天等领域。
其中，机器人自主导航技术无疑是其复杂机械结构和人工智能结合之下的重要突破。
二、机器人自主导航技术简介机器人自主导航技术是指机器人利用激光雷达、摄像头等传感器获得环境信息，在计算机视觉和机器学习的帮助下，实现自主避障、路径规划和自我定位等操作。
这项技术的应用，可以有效提高机器人的工作效率和精确度。
三、机器人自主导航技术的关键技术1. 传感器技术机器人需要通过传感器感知周围环境，这需要高精度的传感器技术。
激光雷达可以将周围环境扫描成三维地图，摄像头可以获取周围环境图像，单片机通过蓝牙或者WiFi信号可以将上述信息传输到主机。
采用不同类型的传感器和融合算法，可以使机器人对环境变化和异物识别更加准确、灵敏。
2. 路径规划路径规划的主要作用是计算机器人在有障碍物的环境中到达目标点的最短路径。
这需要利用算法和规划模型对环境进行建模，以及通过机器学习和深度学习技术来预测未来障碍物的运动轨迹，在实时性和准确性上很具挑战性。
3. 定位技术定位技术是机器人自主导航技术的基础，它能让机器人在空间移动过程中精确定位。
相对于 GPS定位，室内环境下的机器人需要通过混合整合INS（IMU+UWB）技术、融合摄像头和雷达信息的SLAM技术来确保位置信息的准确性。
4. 强化学习算法在机器人的导航过程中，机器人需要不断实现这些相互联系的操作，因此需要让机器人像人类一样能够通过观察环境和反思自己行动的结果来学习、判断和推理，这需要利用到强化学习算法。
通过强化学习可以让机器人在模拟环境下的仿真实践中逐渐学会正确的行为，并在实际环境中进行实践。
四、机器人自主导航技术在各领域应用1. 制造业机器人自主导航技术的应用在制造行业的一些应用中，如装配、物流、质检等可以提高生产效率和自动化水平。
例如，可以在传送带下增加导航机器人，在自动装配生产线中，机器人可以通过调整自己的行为，生成能更好地匹配物品的路线，这将大大提升自动化生产的效率与精确度。
智能机器人中的自主导航与定位技术研究
智能机器人中的自主导航与定位技术研究智能机器人的发展近年来日益迅速，它们具备了越来越多的功能和能力，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
其中，自主导航与定位技术是智能机器人中关键的技术之一。
通过自主导航与定位技术，智能机器人能够在不需要外界干预的情况下，精准地完成各种任务。
自主导航技术可以使智能机器人在未知环境下实现移动和避障能力，而不需要人为设定路径或遥控操作。
这项技术的实现依赖于多种传感器、算法和模型。
首先，智能机器人需要搭载包括摄像头、激光雷达等传感器，以获取周围环境的信息。
然后，机器人对传感器提供的数据进行处理和分析，以建立环境地图并识别障碍物。
最后，智能机器人运用路径规划算法，根据环境地图和避障信息，决策移动的方向和速度，从而实现自主导航。
通过多传感器的配合、数据融合和智能算法的应用，智能机器人可以在不同的环境中自主实现准确的导航。
自主定位技术是智能机器人中的另一项重要技术，它能够让机器人准确感知自身的位置和姿态，从而更好地完成任务。
常用的自主定位技术包括激光定位、视觉定位和惯性导航等。
激光定位技术利用激光雷达扫描周围环境，通过与预先建立的地图进行匹配，计算出机器人的位置。
视觉定位技术则是借助相机捕捉周围环境的图像，通过图像识别和特征匹配，确定机器人的位置。
惯性导航技术则是通过陀螺仪和加速度计等惯性传感器，测量机器人的加速度和角速度，进而推算出位置和姿态。
在实际应用中，智能机器人的自主导航与定位技术还面临着一些挑战。
首先是环境的复杂性和变化性。
智能机器人需要能够适应不同的环境，包括室内、室外、人群等，而这些环境的地形、障碍物分布等各不相同。
因此，智能机器人的导航与定位技术需要具备较强的适应性和鲁棒性，能够快速准确地适应各种环境。
其次是实时性要求。
智能机器人在执行任务时需要实时地感知并响应环境变化，否则可能会发生碰撞或产生错误的导航结果。
因此，导航与定位技术需要能够快速处理传感器数据，并迅速做出决策。
机器人自主导航技术研究与应用
机器人自主导航技术研究与应用随着科技的不断进步和社会的发展，机器人已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
无论是在工业生产中的自动化操作，还是在日常生活中的智能家居助手，机器人的应用范围越来越广泛。
而其中一个关键技术就是机器人的自主导航技术。
本文将会对机器人自主导航技术的研究与应用进行详细探讨。
一、机器人自主导航技术的研究进展与意义机器人自主导航技术是指机器人能够在无人操作下，根据环境的变化自主决策并进行移动的能力。
这一技术的研究对于实现机器人的智能化、灵活化以及实现真正意义上的人工智能具有重要意义。
通过自主导航技术，机器人能够更好地适应现实环境，解决实际问题，提高工作效率。
因此，机器人自主导航技术的研究引起了广泛的关注，并且取得了一系列突破性的进展。
在机器人自主导航技术的研究方面，主要包括传感器技术、环境识别、路径规划以及动作控制等方面的研究。
传感器技术是机器人自主导航中至关重要的一环。
通过各种传感器（如激光传感器、摄像头、超声波传感器等），机器人能够获取周围环境的各种信息，从而进行环境识别和路径规划。
在环境识别方面，机器人需要能够识别出障碍物、墙壁、楼梯等，以便做出相应的移动决策。
而路径规划则是机器人根据已知的目标地点和环境信息，确定最优的移动路径，以最快速、最安全地到达目的地。
与传感器技术和环境识别相辅相成的是动作控制技术。
机器人在实际移动过程中需要能够根据路径规划结果进行精确的动作控制，包括转向、加速、减速等。
这需要机器人具备优秀的控制算法和精准的运动机构，以实现自主导航时的稳定性和精确性。
二、机器人自主导航技术的应用领域机器人自主导航技术的广泛应用使其涉及的领域非常广泛，包括工业生产、服务机器人、医疗健康、军事安防等等。
下面将以几个典型的应用领域进行介绍。
1. 工业生产在工业生产领域，机器人自主导航技术的应用已经非常成熟。
工业机器人可以根据预定的路径进行自主移动，完成重复性操作，如搬运、装配、焊接等。
机器人自主导航与定位技术研究
机器人自主导航与定位技术研究近年来，随着技术的快速发展，机器人自主导航与定位技术得到了广泛的研究和应用。
机器人的自主导航能力是实现其自主移动和执行任务的关键能力之一，而定位技术则是确定机器人位置的重要手段。
本文将重点讨论机器人自主导航与定位技术的研究进展。
首先，机器人自主导航的实现需要准确的环境感知能力。
机器人需要能够感知周围环境的信息，包括地图、障碍物、人和其他机器人等。
为了实现这一目标，研究人员提出了多种环境感知方法，如机器视觉、激光雷达、超声波传感器等。
其中，机器视觉在机器人自主导航中发挥了重要作用。
机器视觉可以根据摄像头采集到的图像信息，通过图像处理算法来识别和跟踪环境中的物体。
通过分析图像中的几何、颜色和纹理等特征，可以将环境中的物体识别为目标物体或障碍物。
然后，机器人可以根据这些信息来规划自己的移动路径，以避开障碍物或者追踪目标。
另外，激光雷达也被广泛应用于机器人自主导航中。
激光雷达可以发射激光束，并通过接收反射回来的激光束来测量物体的距离和方向。
通过对激光雷达扫描到的数据进行处理，机器人可以得到周围环境的点云图。
点云图可以提供丰富的环境信息，包括障碍物的位置、形状和大小等。
机器人可以根据这些信息来规划自己的移动路径，以避开障碍物并到达目标位置。
除了环境感知能力，机器人自主导航还需要具备运动规划和控制能力。
运动规划是指根据机器人当前状态和目标位置，规划机器人的移动路径。
现有的运动规划算法主要分为基于传统方法和基于深度学习的方法。
在基于传统方法的运动规划中，研究人员提出了一系列经典算法，如A*算法、D*算法和RRT算法等。
这些算法通过搜索和优化技术，在环境中找到一条最优或近似最优的路径。
然后，机器人可以根据路径上的位置和速度信息来实现自主导航。
与传统方法相比，基于深度学习的运动规划方法在最近几年获得了突破性的进展。
深度学习可以利用大量的数据进行训练，从而学习到复杂的运动规划模型。
研究人员通过使用卷积神经网络和循环神经网络等深度学习模型，实现了高效准确的运动规划。
移动机器人中的导航与定位技术研究
移动机器人中的导航与定位技术研究导言：移动机器人是现代智能技术的重要应用领域之一。
导航与定位技术是移动机器人实现自主行动和任务完成的关键。
本文将介绍移动机器人中的导航与定位技术的研究现状、挑战以及未来发展方向。
一、导航技术概述导航技术是移动机器人能够在未知或部分未知环境中自主行动的基础。
传统的导航技术主要依靠地图和路径规划算法实现。
然而，在复杂的室内环境或者无人工智能指导的情况下，这些方法可能显得不够实用。
因此，现代导航技术侧重于感知、学习和适应能力的提升。
二、定位技术概述定位技术是移动机器人获取自身位置信息的关键。
1. GPS定位：GPS定位是目前最常用的定位技术之一。
然而，在室内环境或无人导航系统的情况下，GPS信号可能受到干扰或无法获得，因此需要其他定位技术的支持。
2. 视觉定位：视觉定位是指通过图像处理和计算机视觉技术获取机器人位置信息的方法。
这种方法可以通过摄像头或激光雷达获取机器人周围环境，从而实现定位。
3. 惯性定位：惯性定位是通过惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）获取机器人运动信息，并结合数学模型计算机器人位置的方法。
惯性定位技术具有较高的精度和实时性，对于室内环境下的短距离移动尤为适用。
三、移动机器人导航与定位技术研究挑战尽管导航与定位技术在过去几十年里取得了巨大的进展，但在复杂和未知环境下，仍然存在一些困难和挑战。
1. 感知和环境认知：移动机器人需要准确感知周围环境，包括障碍物、地图和其他机器人。
同时，机器人还需要理解这些信息并作出相应的决策。
2. 精确的定位：在未知环境下，定位的精确性是导航和路径规划的基础。
因此，开发高精度的定位技术是一个关键问题。
3. 鲁棒性和适应性：移动机器人需要具备鲁棒性和适应性，以适应不同环境、场景和任务需求。
这对算法和系统设计提出了更高的要求。
四、未来发展方向随着人工智能技术的快速发展，移动机器人导航与定位技术也将得到进一步改进和完善。
1. 强化学习：利用强化学习方法，使机器人能够通过试错和学习提高导航能力。
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人与环境交互提供技术基础。
论文主要内容
绪论—— 移动机器人自主导航技术综述 移动机器人 SLAM 技术综述 移动机器人认知地图创建技术综述 认知地图创建中的环境特征匹配算法——
基于双向-最优矩形优先(DD-BBF)的比例不变性视觉特征匹配算法
激光测距仪极坐标扫描匹配算法 基于多传感器联合顺序粒子滤波的认知地图创建算法——
来描述。
对于机器人的系统模型和观测模型，EKF 使用最小平均方差融合所 有可以使用的状态信息，计算系统状态估计值，这通过预测、观测和更 新三步迭代完成。 基于 EKF 的 SLAM 方法的主要缺点： （1）假设机器人运动模型传感模型的噪声都是单模态高斯白噪声 （2）计算复杂度与特征数的二次方成正比
基于传统粒子滤波的 SLAM 技术：主要思想是采用一个
激光测距仪极坐标扫描匹配算法
激光测距仪传感器的测量结果为距离扫描，是一个长度有限的离散的 数字序列，每个元素表示对应角度方向上最近目标的距离。 激光扫描匹配算法将当前扫描与参考扫描相匹配以保证距离残差平 方和最小化，并且假定在参考扫描坐标系中描述的当前扫描的初始位姿
已经给定。
极坐标扫描匹配算法主要包括以下步骤： 1)扫描数据预处理，去除噪声，约减数据，提高匹配的精度和效率； 2)扫描投影，将当前扫描数据转换到参考坐标系； 3)平移估计，估计当前扫描与参考扫描的平移距离； 4)旋转估计，估计当前扫描与参考扫描的旋转角度； 5)误差协方差估计。
带权重的离散粒子的集合 表示系统的后验概率。 与传统的扩展卡尔曼滤波器相比，粒子滤波器不需要假设
系统模型服从高斯分布，它可以表示任何形式的系统模型。
缺点：从后验概率中采样十分困难
粒子的耗散问题
快速 SLAM 技术：FastSLAM将SLAM分解为机器人定位和
特征标志的位置估计两个过程。 粒子滤波器中的每个粒子代表机器人的一条可能运动路径，
基于多传感器联合顺序粒子滤波的认知地图创建算法
本文在里程计、单目视觉和激光测距仪等多传感器的基础上，创建一
种概率意义下的包含语义-拓扑-度量层的与人类兼容的认知地图。 为了创建认知地图，提出一种基于多传感器顺序粒子滤波的认知地图 创建算法。 该算法以运动控制序列、视觉和激光测距信息作为输入，采用单目视觉 和激光测距仪进行联合SLAM(JointSLAM)，创建认知地图的度量层，在度 量层创建过程中，根据分割规则把生成的度量地图分割为子地图；根据分 组规则，把子地图分组。子地图组又称位置，根据导师信息，给位置关联 语义信息，实现物理空间到概念空间的映射。认知地图的拓扑层是根据位 置的度量关系和连通性创建的。
基于认知地图的移动机器人 自主导航技术研究
本文研究的三大问题：
(1)研究移动机器人环境感知问题 提出了基于多传感器联合顺序粒子滤波的认知地图创建算法，将移动 机器人对环境的学习，从感知层次提高到认知层次。 (2)研究移动机器人自主导航问题 在认知地ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ下实现了全局定位、位置识别、避障路径规划、基于位置 的导航及精确末段泊位问题。 (3)研究移动机器人目标监测和跟踪问题 在认知地图下，提出三种有效的环境监测及目标跟踪方法，为机器
基于扫描匹配的 SLAM 技术：基于最近邻扫描匹配来
估计两次扫描间机器人的平移和旋转的算法。 该算法通过迭代细调由机器人里程计给出的初始位姿， 限定了搜索空间。然而，该算法假定机器人的初始位姿和机 器人的真实位姿之间的偏差足够小，以便于达到全局最优匹 配。
移动机器人认知地图创建技术综述
为了定位和导航，机器人必须对环境有所感知，环境信息在移动机
件下，利用局部的、不完全的观测信息估计机器人的当前位姿。
移动机器人路径规划技术：全局路径规划和局部路径规划。
如果机器人初始位姿、环境及目标已知，导航问题转化为全局路 径规划问题。 全局路径规划方法：环境分割法
图搜索法
遗传算法 可视图法 人工势场法 局部路径规划方法：人工势场法 神经网络法 模糊推理法
认知地图创建中的环境特征匹配算法
移动机器人安全导航能力是建立在环境感知的基础之上的； 环境感知则依赖一定的传感器获取环境特征信息； 机器人认知地图创建过程也需要以某种数据形式描述机器 人所在环境的障碍物或者特征标记。
主要讨论视觉特征和激光特征匹配方法
基于双向-最优矩形优先(DD-BBF)的比例不变性视觉特征匹配算法
拓扑地图(将环境表示为一张拓扑意义的图，图中的节点对应于 环境中的特定地点，弧表示不同节点之间的关系)
拓扑图不必精确表示不同节点间的地理位置关系，机器人只需知
道它正在哪一条边上行走也就够了。
度量-拓扑混合地图(一般采用分层结构。首先利用上层的拓扑地 图实现粗略的全局路径规划，然后利用底层的度量地图实现精确的定 位并优化生成的路径）
（1）传感层，即主体传感系统，提供环境和机器人位姿的观测信息。
（2）控制层，以传感层作为输入，以控制马达到一定的状态为输出，包 含控制规则选择和每一个控制规则的终止条件 （3）包含几个主要概念：动作A定义为：使得机器人从一个显著的状态 变化到另一个状态的控制规则序列；视(V)定义为：传感层输入向量 （4）拓扑层，采用位置、路径和区域及他们的连接性、顺序和包含性描 述环境
神经启发模型
神经启发模型更关心提供从到访过的不同部分环境中提取充分信息来激 活和训练神经网络中的“神经元”，这样神经元能在相同环境被再次访问时 被激活。“神经元”的激活被阐述为成功识别了环境，因此这些神经元称为 “位置神经元”。 Cuperlier 模型 Cuperlier提出的认知地图由节点和弧组成，每一个节点描述一个转移， 每次使用一个转移时，生成一个指定值的弧来描述该转移。 RatSLAM 模型 RatSLAM包含三个不同的表述单元即位姿、局部视图和经验地图。
向量场矩形法
速度空间寻优方法 动态窗口法
移动机器人目标跟踪技术：按照目标的类型可以分为静态目标的跟踪
与动态目标的跟踪。
静态目标跟踪：目标点是静止不动的，机器人需要识别目标，估 计目标在机器人坐标系下的位置，然后尽量保持目标在自己的视野范围 中，并且逐渐的接近目标。 动态目标跟踪：目标点是运动的，机器人需要预测目标点的运动，然 后调整自己的姿态，保持目标在自己的视野中，然后接近目标点
包含语义-拓扑-度量层的与人类兼容的认知地图
认知地图创建算法框架
基于 JointSLAM 的认知地图度量层创建
具体的实现为：机器人运动过程中，单目视觉以设定的频率采集图像， 进行基于视觉的 SLAM；同时，激光测距仪以设定的频率采集距离信息， 进行激光测距仪 SLAM。由于两种方法都要对里程计进行修正，所以按照 时间顺序进行联合顺序粒子滤波。
基于认知地图的移动机器人自主导航技术——
基于认知地图的目标跟踪技术—— 认知地图中基于鲁棒背景差分算法的目标跟踪技术 认知地图中基于视觉特征匹配的目标跟踪技术 认知地图中基于视觉-激光测距仪的人体跟踪技术
移动机器人自主导航技术综述
移动机器人导航是指移动机器人依靠传感器在特定环境中，按时
间最优、路径最短或能耗最低等准则实现从起始位置到目标位置的 无碰撞运动。
（5）度量层，涉及环境的2维全局地图(例如网格地图)，这为认知主体提
供一个定量的环境描述，例如位置之间的距离及路径之间的角度等
PLAN 代 表 原 型 (Prototypes) 、 位 置(Location)和联合网络(Associative
Networks)。
PLAN 模 型 源 于 解 决 以下 问 题 ： (1)路标识别 (2)路径选择(3)方向选择 (4)环境抽象概述 PLAN模型使用一个简单的联合网络来实现寻路中的方向选择，使 用局部地图告诉认知主体如何导向附近的路标。 PLAN模型中，环境描述为一个区域地图网络，线索是场景中物体 的抽象，例如树、建筑物等。 从这些场景中抽取的线索映射到位置网格单元，方向性的和位置性 的网格构成局部地图。
导航问题三大要素：地图创建 定位 运动控制 通过三大要素解决三大问题：
我在哪
我要去哪 如何去 地图创建、定位和运动控制的关系
机器人定位的目的是回答“我在什么地方？”这个基本的问题。
机器人定位的方法可以分为： 非自主定位：是在定位的过程中机器人需要借助机器人本身以外的装置 如：全球定位系统(GPS)、全局视觉系统等进行定位。 自主定位两大类：是机器人仅依靠机器人本身携带的传感器进行定位。 按照初始位姿是否已知，可把机器人自主定位分为： 初始位姿已知的位姿跟踪：位姿跟踪是在已知机器人的初始位姿的条件 下，在机器人的运动过程中通过将观测到的特征与地图中的特征进行匹配， 求取它们之间的差别，进而更新机器人的位姿的机器人定位方法。 初始位姿未知的全局定位：全局定位是在机器人的初始位姿不确定的条
SIFT 算法的四个步骤
特征点周围区域图像梯度
SIFT 特征点描述器示意图
一个完整的 SIFT 特征点包含图像坐标系下的位置 p、尺度 s、 主方向 O及 128 维的特征描述器等四个部分。 本文提出双向最优矩形优先(DD-BBF)算法，简单描述为：采 用{ E ← E‘ } ∩ {( E ← E’ ) →E‘}作为两个 SIFT 特征集合的匹配结 果，可去除大量误匹配。（设 E 和 E' 是两个SIFT 特征集合）
认知地图
认知地图的三种定义：
（1）认知地图是指任何形式的环境的智力描述；
（2） 一种处理过程，包含一系列的心理变换来使得主体获得、 存储、回调和解码日常的空间环境信息；
（3）一种通过观测和理解，对环境的内在描述，用于位置之
间的导航。 认知地图的创建模型： ASR 模型 SSH 模型（空间语义层级模型）
对于每个粒子来说，机器人的运动路径是确定的，因此特征标
志之间相互独立，特征标志的观测信息只与机器人的位姿有关， 每个粒子可以采用N个卡尔曼滤波器分别估计地图中N个特征
的位置。