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研究成果声明
本人郑重声明
:
所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进
行的研究工作获得的研究成果
。
尽我所知
,
文中除特别标注和致谢的地
方外
,
学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果
,
也不包
含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料
。
与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中
作了明确的说明并表示了谢意
。
特此中明
。
签
名:
日期:
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85470680/bg2.jpg)
北京理工大学硕士学位论文
摘
要
本文主要研究移动机器人导航中的同步定位与地图创建技术
,
移动机器
人在自主导航过程中进行自身定位的同时不断通过传感器获取环境信息以建
立环境地图
。
当移动机器人在行进过程中出现故障时
,
可以利用之前定位信
息和环境地图信息返回到起始位置
,
能够提高移动机器人在执行任务中的生
存能力
,
具有很高的研究价值
。
本文以履带式移动机器人为研究对象
,
建立机器人的运动学模型
,
基于
该模型推导出航迹推算定位法的实现过程
,
并通过仿真和实验对航迹推算法
的优缺点进行分析
。
创建基于激光雷达的特征地图
,
先借助激光雷达获取环境信息
,
从中提
取出直线特征
,
再将当前特征和己经创建的地图进行匹配来更新地图
。
针对同步定位与地图创建问题
,
采用扩展卡尔曼滤波来对机器人位置和
地图特征位置进行联合估计
,
完成了基于扩展卡尔曼滤波的同步定位与地图
创建的预测与更新过程
,
并利用仿真实验验证该算法的有效性
。
关键词
:
移动机器人
;
航迹推算定位
;
地图创建
;
SLAM
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85470680/bg3.jpg)
北京理工大学硕士学位论文
Abstract
This
paper
mainly
studies
the
technology
of
simultaneous
localization
and
mapping
in
the
field
of
mobile
robot
navigation.
With
this
technology
the
mobile
robot
can
know
its
own
location
and
simultaneously
build
environment
map
by
environment
information
getting
from
sensor.
The
mobile
robot
can
come
back
to
the
starting
position
taking
advantage
of
location
information
and
the
surrounding
environment
before
when
the
communication
is
interr
up
ted,
which
imp
roves
the
level
of
mobile
robots
to
viability
in
the
p
rocess
of
p
erforming
tasks.Obviously,the
technology
has
important
research
value.
Taking
tracked
mobile
robot
as
research
object,a
model
of
kinematic
model
of
the
robot
is
established.
Deriving
the
implementation
process
of
dead
reckoning
location
based
on
the
model,
and
analyzing
the
advantages
and
disadvantages
of
dead
reckoning
through
simulation
and
experiments.
Building
a
feature
map
based
on
laser
radar,
firstly
gets
environment
information
using
laser
radar,
extracts
line
features
from
this
information,
then
matches
the
current
features
and
map
which
has
been
created
to
up
date
the
map.
Adopting
extended
Kalman
filter
to
joint
estimate
the
robot
location
and
map
feature
location
in
order
to
solve
simultaneous
localization
and
mapping
problem.
acc
omp
lishing
p
rediction
and
up
dated
p
rocess
of
the
simultaneous
localization
and
mapping
algorithm
based
on
extended
Kalman
filter.Finally,the
simulation
results
show
this
algorithm
is
effective.
Key
Words:mobile
robot;dead
reckoning
location;map
building;SLAM
II
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85470680/bg4.jpg)
北京理工大学硕士学位论文
第
1
章绪论
1.1
本文的研究背景和意义
1.2
国内外研究现状及发展趋势
1.2.1
移动机器人地图创建
1.2.2
移动机器人定位方法
1.2.3
同步定位与地图创建
1.3
本文的工作与安排
第
2
章
航迹推算定位方法研究
2.1
移动机器人模型
2.1.1
物理模型
2.1.2
坐标系统模型
2.1.3
运动学模型
2.2
航迹推算定位算法的实现
2.3
仿真实验与结果分析
2.4
本章小结
目
录
»»»»»»»»
»»»»»»»»
.....
9
.....
9
»»»»»»»
1
...15
...23
第
3
章基于激光雷达的环境地图创建
3.1
激光雷达数据预处理
...24
3.2
环境特征提取
........
25
3.3
环境特征的匹配
3.4
仿真实验与结果分析
...28
3.5
本章小结
********
1
第
4
章
移动机器人同步定位与地图创建
..........
32
4.1
同步定位与地图创建方法
...32
4.2
基于扩展卡尔曼滤波的
SLAM
算法
*******
4.2.1
系统模型
»»»»»»»
4.2.2
系统状态变量估计过程
*******
4.3
移动机器人同步定位与地图创建的实现
........
38
III
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85470680/bg5.jpg)
北京理工大学硕士学位论文
4.4
仿真实验与结果分析
.......
40
4.5
本章小结
..........
45
结论
..
..........
46
参考文献
.
..........
47
致谢
....
»»»»»»»»
1
IV
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