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文檔簡介
1、在移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域,同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)問題的研究日益受到人們關(guān)注,被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)真正全自主移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵。
本文描述了機(jī)器人位置模型及環(huán)境地圖模型的表示方法,建立了移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型、觀測模型。
室內(nèi)環(huán)境特征可主要抽象為點(diǎn)特征和線段特征。根據(jù)超聲測距傳感器的特點(diǎn),對(duì)于同一特征的不同測量,點(diǎn)特征的位置為傳感器測量圓弧的交點(diǎn),線段特征
2、位置為傳感器測量圓弧切線,獲得特征位置前需要先進(jìn)行特征類型的判斷。本文提出的直線多次測量模型,通過比較測量圓弧交點(diǎn)間的接近程度與切點(diǎn)間的接近程度,實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)環(huán)境點(diǎn)和線段特征的類型判別,再通過測量圓弧交點(diǎn)和切點(diǎn)的計(jì)算完成特征參數(shù)的提取,使配備超聲測距傳感器的移動(dòng)機(jī)器人能有效獲得特征觀測量,確定環(huán)境特征的位置。本文將此方法用于移動(dòng)機(jī)器人SLAM問題研究中,用直線多次測量模型獲取系統(tǒng)觀測量,實(shí)現(xiàn)了基于超聲測距特征地圖的SLAM。
機(jī)
3、器人運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)模型普遍存在著模型信息不準(zhǔn)確不完整、系統(tǒng)參數(shù)容易變化等問題,在應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波解決SLAM問題時(shí)使預(yù)測估計(jì)不可靠,進(jìn)而使基于此估計(jì)值的特征觀測量誤差變大,最終使濾波發(fā)散。本文提出了將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助卡爾曼濾波的方法,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合能力來逼近模型誤差。把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全部連接權(quán)值擴(kuò)展到系統(tǒng)狀態(tài)中,用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)的同時(shí)在線訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,使網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)獲取模型誤差校正機(jī)器人位姿估計(jì)。本文推導(dǎo)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輔助卡爾
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