移动机器人SLAM的系统建模研究
基于ROS的移动机器人系统SLAM技术研究
基于ROS的移动机器人系统SLAM技术研究目录第1章绪论 (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1ROS机器人系统国内外研究现状 (2)1.2.2SLAM国内外研究现状 (4)1.3论文主要研究内容与安排 (6)第2章基于ROS的移动机器人平台搭建 (8)2.1移动机器人平台结构 (8)2.2基于ROS的系统设计 (8)2.2.1底层控制系统设计 (9)2.2.2上层软件设计 (15)2.3本章小结 (21)第3章IMU融合的稠密三维地图重构研究 (22)3.1RGB-D传感器介绍 (22)3.2KinectFusion算法 (23)3.2.1深度数据预处理 (24)3.2.2ICP相机跟踪 (26)3.3KinectFusion算法改进 (28)3.3.1IMU融合的ICP算法改进 (28)3.3.2TSDF改进 (30)3.4实验与分析 (31)3.5本章小结 (34)第4章基于RGB-D的SLAM系统构建研究 (35)4.1视觉里程计 (35)4.1.1相机数据处理 (36)4.1.2特征提取与匹配 (36)4.1.3相机运动估计 (43)4.2后端优化 (46)4.2.1Bundle Adjustment问题构建 (46)4.2.2Bundle Adjustment求解 (47)4.3回环检测 (48)4.3.1词袋模型 (48)4.4本章小结 (50)第5章实验分析 (51)5.1SLAM系统实验分析 (51)5.1.1视觉里程计实验 (51)5.1.2SLAM系统实验 (54)5.2移动机器人实验 (56)5.2.1移动机器人地图构建实验 (57)5.2.2移动机器人回环检测实验 (58)5.2.3机器人简单导航 (59)5.3本章小结 (60)总结与展望 (61)致谢 (62)参考文献 (67)攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 (68)第1章绪论1.1研究背景与意义直到上个世纪60年代中期，机器人依然只能在固定好的基座上以及在已知的工作空间中运动，到了60年代末期斯坦福研究院（SRI）提出的Shakey机器人项目才促使自主移动机器人转变为一个真正的研究领域。
《移动机器人SLAM与路径规划研究》
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各种复杂环境中的应用日益广泛。
然而，在实现机器人的高效、自主运动过程中，同时完成环境感知、定位与地图构建以及路径规划是两个重要的技术挑战。
为此，本文将对移动机器人的SLAM（即时定位与地图构建）和路径规划进行深入研究。
二、移动机器人SLAM技术研究1. SLAM技术概述SLAM技术是移动机器人实现自主导航的重要技术之一，它能够在机器人运动过程中，通过传感器数据实时构建环境地图，并实现机器人的定位。
SLAM技术主要包括基于激光雷达的SLAM和基于视觉的SLAM两种方法。
2. 基于激光雷达的SLAM技术基于激光雷达的SLAM技术通过扫描周围环境，获取环境的三维点云数据，进而构建环境地图。
该方法具有较高的定位精度和稳定性，适用于室外大范围环境。
然而，其成本较高，且对激光雷达的安装位置和角度有较高要求。
3. 基于视觉的SLAM技术基于视觉的SLAM技术利用摄像头等视觉传感器获取周围环境的图像信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现机器人的定位和地图构建。
该方法成本较低，但受光照、动态物体等因素影响较大，定位精度和稳定性有待提高。
三、路径规划技术研究1. 路径规划概述路径规划是移动机器人实现自主导航的另一关键技术，它根据当前环境地图和任务需求，为机器人规划出一条从起点到终点的最优路径。
路径规划方法主要包括基于图搜索的路径规划和基于优化的路径规划两种。
2. 基于图搜索的路径规划基于图搜索的路径规划将环境地图转化为图结构，通过搜索算法（如Dijkstra算法、A算法等）在图中寻找最优路径。
该方法适用于静态环境，但对于动态环境和复杂环境的适应性有待提高。
3. 基于优化的路径规划基于优化的路径规划以机器人的运动学模型和动力学模型为基础，通过优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）在给定的约束条件下寻找最优路径。
该方法能够处理动态环境和复杂环境，但计算量较大，实时性有待提高。
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。
机器人系统中的SLAM算法研究
机器人系统中的SLAM算法研究第一章：引言机器人技术在工业、医疗、军事等领域得到越来越广泛的应用，而机器人导航技术的发展则是决定机器人能否自主运动并完成任务的关键。
同时，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法作为解决机器人自主导航问题的基础技术，也因此变得越来越重要。
本文将介绍机器人系统中的SLAM算法研究，以及其相关概念和应用。
第二章：SLAM概述SLAM算法是指机器人在移动过程中同时进行自我定位和环境地图构建的一种算法。
通过特定的传感器获取环境信息，并对机器人在环境中的位置进行实时估计。
同时，利用估计出的位置信息构建环境地图，使机器人能识别环境中的障碍物并进行自主避障。
这是机器人实现自主导航的核心技术，也是机器人领域研究的热点之一。
第三章：SLAM算法的组成部分SLAM算法由两个主要部分组成，分别是自主定位和环境地图构建。
3.1.自主定位自主定位是指机器人对于自身在环境中的位置和朝向进行估计的过程。
其基本思路是利用传感器采集到的数据对机器人在环境中的位置进行计算。
这其中包括传统的定位方式，如惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS），同时还包括视觉数据、激光雷达数据等其他方式。
3.2.环境地图构建环境地图构建是指机器人在移动过程中构建环境的地图信息。
通过对环境中的传感器数据进行处理，识别出障碍物、区分环境等信息，并将这些信息使用特定方式进行存储和更新。
第四章：SLAM算法的分类SLAM算法的分类主要包括基于激光雷达、基于视觉、基于全局定位系统等多种不同的技术。
其中，基于激光雷达的SLAM算法应用广泛，同时还有基于视觉和基于GPS的新型SLAM算法。
4.1.基于激光雷达的SLAM算法基于激光雷达的SLAM算法主要应用于室内和室外环境中，使用激光雷达得到环境的三维结构，获取机器人相对于地图的位置和姿态信息。
同时，利用分布式SLAM算法技术，可以实现多个移动机器人同时构建一个同步的地图。
基于深度学习的移动机器人SLAM技术研究
基于深度学习的移动机器人SLAM技术研究随着科技的不断发展，移动机器人的使用范围越来越广泛，尤其是在工业、医疗、农业等领域。
而移动机器人中最为重要的是SLAM技术（即同时定位与地图构建），因为只有依靠SLAM技术，移动机器人才能实现精确控制和智能化交互。
而基于深度学习的移动机器人SLAM技术的研究，将会带来革命性的突破，推动移动机器人技术进步。
1. 深度学习在SLAM技术中的应用深度学习是目前最热门的人工智能技术之一，它的主要特点是对大量数据进行训练，通过神经网络实现特征学习和提取。
在SLAM技术中，深度学习的应用主要有以下三个方面：（1）地图更新和建立。
深度学习可以实现3D空间的重建和拼接，从而能够更加准确地构建地图，并更新地图信息。
此外，深度学习还可以通过识别图片、文本等方式实现模型的不断优化，进一步提升地图构建的准确性。
（2）环境感知。
移动机器人需要对周围环境进行感知和分析，才能做出相应的决策。
深度学习可以通过图像识别、语言处理等方式实现环境感知，比如通过图像识别分析周围的物品和障碍物，并进行避让或计算出相应的路径。
（3）位置估计。
在移动机器人运动的过程中，需要不断更新位置信息。
而传统方法通常是通过激光雷达等传感器实现，存在信息量有限、精度不高的问题。
而深度学习可以通过运用计算机视觉、语音识别等技术，实现更加准确的位置估计。
2. 深度学习在SLAM中的挑战和解决方案然而，深度学习在SLAM技术中的应用也存在一些挑战，主要有以下两个方面：（1）数据量的问题。
深度学习的训练需要大量的数据集，但是移动机器人的运用场景、环境、房间结构等等变化无常，因此难以获得充足的数据资源。
（2）模型的泛化能力。
由于环境的不断变化，深度学习模型的泛化能力也成为了一个难题，模型很难在新的场景下表现出足够的鲁棒性。
为了应对这些挑战，针对性的深度学习SLAM算法被提出。
例如，近期的研究表明，为了解决数据量不足的问题，可以采用增量学习算法，建立稳定的环境识别模型。
视觉SLAM技术在移动机器人中的应用研究
视觉SLAM技术在移动机器人中的应用研究随着人工智能技术的发展和智能机器人的普及，视觉SLAM技术逐渐引起了广泛的关注。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种将机器人的定位和场景地图构建相结合的技术，可以使移动机器人在未知环境中实现自主导航和定位，为机器人在各种任务中的执行提供支持。
本文将重点探讨视觉SLAM技术在移动机器人中的应用研究，并探讨其在实际场景中的优势和挑战。
首先，视觉SLAM技术在移动机器人中的应用非常广泛。
移动机器人可以利用视觉传感器获取周围环境的图片或视频，并通过SLAM算法进行实时的定位和场景地图的构建。
这对于室内导航、自主探测和任务执行等方面都具有重要意义。
例如，在室内环境中，视觉SLAM可以帮助机器人在未知环境中进行自主导航和定位，实现智能巡逻、货物搬运等任务；在自主探测方面，机器人可以通过SLAM技术实现自主避障、路径规划等功能，提高机器人的生产力和灵活性。
其次，视觉SLAM技术在移动机器人中的应用还具有一些独特的优势。
相比于其他定位和地图构建技术，视觉SLAM技术具有成本低、易于实现和高精度等优点。
因为视觉SLAM主要利用摄像头获取环境信息，无需依赖昂贵的外部设备，从而降低了系统成本。
此外，由于摄像头采集的图像信息是丰富而复杂的，因此视觉SLAM能够实现更高精度的定位和地图构建，并能够适应各种复杂的环境变化。
然而，在实际应用中，视觉SLAM技术也面临一些挑战。
首先是对计算资源的要求较高。
视觉SLAM需要实时的图像处理和计算，对机器人的计算能力和存储容量有一定的要求。
其次，视觉SLAM对环境的要求较为严格。
光照条件、纹理信息和动态物体等因素都会影响视觉SLAM的性能。
因此，在不同的环境中，需要根据具体情况选择合适的算法和参数设置。
此外，还需要解决传感器数据融合和异步数据处理等相关技术问题。
为了克服上述挑战，研究者们正在不断努力提升视觉SLAM技术的性能和可靠性。
基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计
基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计随着现代科学技术的不断发展，机器人技术也在不断进步。
移动机器人在各个领域中得到了广泛应用，如工业制造、医疗保健、物流配送等。
在这些领域中，移动机器人导航系统是至关重要的一环。
基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计是目前研究的热点之一，本文将对其进行分析和探讨。
一、SLAM技术的概念和原理SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，即同时定位和地图构建技术。
它是机器人导航系统中的一项基本技术，可以使移动机器人在未知环境中实现自主导航和建立地图。
在SLAM技术的实现过程中，机器人需要同时在未知环境中定位自身和构建环境的地图。
SLAM技术可以基于不同的传感器实现，如激光雷达、视觉传感器等。
在使用激光雷达实现SLAM技术时，机器人需要获取激光数据来进行环境的地图构建和机器人的定位。
而在使用视觉传感器实现SLAM技术时，则需要使用图像处理技术实现环境的地图构建和机器人的定位。
二、SLAM技术在移动机器人导航系统中的应用SLAM技术在移动机器人导航系统中起着至关重要的作用。
它可以使机器人在未知环境中实现自主导航和建立环境的地图，在工业制造、医疗保健、物流配送等领域中得到广泛应用。
在工业制造中，机器人可以利用SLAM技术实现自主导航和进行物品搬运。
在医疗保健领域中，机器人可以利用SLAM技术实现自主导航和进行病房巡视等任务。
在物流配送中，机器人可以利用SLAM技术实现自主导航和物品搬运等任务。
三、基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计需要考虑到多个方面。
以下为几个关键的考虑因素：1.传感器的选择传感器的选择影响着SLAM技术的实现过程。
在选择传感器时，需要考虑到机器人的使用环境、任务需求和成本等因素。
激光雷达和视觉传感器是常见的传感器选择。
2.环境地图构建算法的选择环境地图构建算法是SLAM技术的重要组成部分。
基于SLAM技术的移动机器人导航研究
基于SLAM技术的移动机器人导航研究移动机器人在现代智能制造和智慧物流中扮演着越来越重要的角色。
其导航技术的卓越性直接影响到机器人在特定环境中的工作表现和安全性。
为此，基于SLAM技术的移动机器人导航成为现代导航技术研究领域中的热点问题。
一、SLAM技术的基本概念SLAM技术，全称为Simultaneous Localization And Mapping，即同时定位和地图构建技术。
在自主移动机器人领域中，它是实现自主导航的关键技术之一。
SLAM要求机器人在移动过程中实时地定位自身位置和绘制环境地图，并且能够自我更新这些地图。
这是一个强大的自主导航系统，因为它能够让机器人同时完成寻路和地图更新等多项任务。
SLAM技术主要包括传感器数据融合、地图构建和自主导航等多个方面。
二、基于SLAM技术的移动机器人导航的可实现性可以将基于SLAM技术的移动机器人导航认为是一个环境感知、定位和路径规划三个模块的集成。
在现代自主导航系统中，环境感知模块在智慧物流、自动驾驶等领域中得到越来越广泛的应用。
在地图建模方面，SLAM技术相比传统的机器人定位和地图构建技术，具有建立环境模型更加精准，以及对环境的更新能力更强等优势。
在实时路径规划中，基于SLAM技术的导航系统能够实现更加智能化的路径规划，从而更好地满足复杂环境下的导航需求。
三、基于SLAM技术的导航系统的发展趋势随着技术不断的发展，基于SLAM技术的导航系统将越来越成熟和完善。
主要趋势有以下几点：1.大数据和深度学习的应用。
基于SLAM技术的导航系统可以通过运用深度学习算法，将传感器数据、地图数据等大量的数据进行融合处理，以实现更加准确和高效的环境感知、地图构建和路径规划。
2.多传感器数据融合技术的应用。
基于SLAM技术的导航系统可以通过结合多个传感器的数据信息，实现更加全面和精确的环境感知和自主导航。
3.引入白盒思想。
白盒思想是指基于人类视角对机器行为进行解释，从而实现更加智能化和人性化的良好用户体验。
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１ 前 言
Ｓ Ｌ Ａ Ｍ 问题是移动机器人实现完全 自主导航 的关键 ， 随着 移动机器人的广泛应用 ，对移动 机器人 Ｓ Ｌ Ａ Ｍ 问题 的研 究具 有十分重要 的理论 和实际应用 价值 。Ｓ Ｌ ＡＭ问题的研究 涉及
很 多方面 ， 其 中包括 Ｓ Ｌ Ａ Ｍ算法 的研究 、 移动机器人 的定 位问 题 以及数据关联 问题 等 ，这 些问题的研究都需要事先对所研 究 的系统进行 建模 ， 因此 ， 本文对二维 空间 Ｓ Ｌ Ａ Ｍ 的系统模 型 问题进行 了描述 ， 为Ｓ Ａ Ｍ 的研究提供借鉴。 Ｌ
ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ｏ － ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ Ｓ Ｌ ＡＭ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｍａ ｐ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ａ ｎ ｄ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ — ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ Ｌ ＡＭ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ；ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｇ
图 ２轮式机器人模型
２ 移 动 机器 人 系统建模
（ １ ） 系统坐标模型 。 在进行移动机器人 Ｓ Ｌ Ａ Ｍ 的研究过程 中， 主要用到 的坐标 系有 ： 全局坐标系 ｘ ｗ （ ） Ｗ Ｙ Ｗ 、 机器人坐标系
（ ２ ） 环境地 图模 型 ， 一 般环境地 图 由特征点 组成 ， 每个特 征点 由它在 全局坐标 系 中的位置 坐标 ｍ ： （ ｘ ． ， ｙ ｉ ） 表示 。 由于 Ｓ Ｌ Ａ Ｍ过 程中的地 图创建 问题实际上是对机器人 工作 环境 中 特征点的位 置估计 问题 ， 而且 随着时 间的推移 ， 特征点的位 置 将 和机器人位置一起进行估 计与更 新 ，使得 地图不断得到更
第 ４０卷 第 １ １期 ・ 学术
Ｖｏ１ ． ４０ Ｎ ＯＶ． １ １
湖
南
农
Ｓ Ｊ Ｌ
２０１ ３年 １ １ 月
ＮＯ Ｖ． ２Ｏ １ ３
ＨＵＮＡＮ ＡＧＲＩ ＣＵＬ ＴＵＲＡＬ Ｍ ＡＣＨＩ ＮＥＲＹ
移 动机器 人 Ｓ Ｌ ＡＭ 的系统建模 研究
郑 丽楠
（ 吉林 铁道 职业 技术 学 院 ， 吉林 吉林 １ ３ ２ ２ ０ ０ ）
摘
要： 移动机 器人 同时定位 与地 图构建（ Ｓ Ｌ Ａ Ｍ） 实现 的过程 ， 需要 设 计相 关的 系统模 型 ， 文章描 述 了二维 空间
Ｓ Ｌ Ａ Ｍ过程的 系统模 型 ， 其 中包括 坐标 系统模 型 、 环境地 图模 型、 机 器人位置模 型、 机 器人运动模 型、 传感 器观测模型 以 及环境特征 的增广模型 ， 为Ｓ Ｌ Ａ Ｍ过程的 实现提供借鉴。 关键词 ： 移动 ； 机器人 ； 系统建模 ．
新。
Ｘ Ｒ Ｏ Ｒ Ｙ 和传感器坐标系 Ｘ ｓ Ｏ ｓ Ｙ ，他们之 间的相互关 系如图 １
所示 。
（ ３ ）机器人位 置模 型。当移动机器人在二维空间 中工作
时， 其位置 可以表示 为一个三维的状态 向量 Ｘ ｆ ：（ Ｘ ｋ ｖ ， Ｙ ， ｋ ｖ ］
，
其 中（ ｘ ， ｙ ｋ ｖ ） 表 示 ｋ时刻机 器人 在全局 坐标 系 中的位置 坐 （ ４ ）机器人运动模型 。运动模 型描述 的是机器人位姿 ｘ
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ ２
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — ８ ３ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ｌ Ｉ － ０ ｌ １ ９ — ０ ｌ
Ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ
ＺＨＥＮＧ Ｌｉ －ｎａ ｎ
ｌ ｉ ｎ Ｒ ａ ｉ ｌ ｗ ａ ｙ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ，＂ Ｊ ｉ ｌ ｉ ｎ ， ｉ ｎ １ ３ ２ ２ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｍｏ ｂ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｔ ａ ｎ ｅ ｏ ｕ ｓ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ｆ ５ Ｌ Ａ Ｍ）ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ，ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｉ ｎ ｇ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ － ｒ ｅ —
标， 表示 ｋ时刻机器人车体的方 向。 在控制命 令 Ｕ 和系统 噪声 Ｕ ｋ 作用下是 如何随 时间发生变化 的 对于 图 ２所示的机器人 ， 假设有控制输入 Ｉ ｌ ｋ ＝［ Ｖ ａ ］ 施加 于机器人 ， 则机器人 的离散时间运动模型可表示为 ：