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作者：赵一路复旦大学

学位级别：硕士

移动机器人系统在宇宙探测、工厂自动化、采矿、排险、军事、服务等方面有着广泛的应用前景。SLAM (simultaneous localization and mapping)即同时定位与地图建模,指移动机器人在未知环境中自主建立环境的地图,同时在这张地图中给自身... 详细信息

移动机器人系统在宇宙探测、工厂自动化、采矿、排险、军事、服务等方面有着广泛的应用前景。SLAM (simultaneous localization and mapping)即同时定位与地图建模,指移动机器人在未知环境中自主建立环境的地图,同时在这张地图中给自身定位。在这个过程中,机器人没有外部环境先验知识的帮助,地图建模与定位都依赖于自身的传感器。因此,SLAM问题的解决是实现移动机器人真正自主的关键。本文以移动机器人在室外未知环境下的SLAM问题为主要研究内容。总结了SLAM问题研究现状,分析了它们的优缺点,针对现有SLAM解决方法在机器人遭遇“绑架”时失效的问题,提出了新的SLAM问题解决方案。本文的主要贡献如下：1.提出新的路标提取方法。SLAM的地图建模以及地图匹配以环境中的路标点为基础,为了有效地基于激光传感器数据在室外非结构化环境中提取路标点,提出了一种新的实体特征提取方法,引入蛛网结构,将环境中覆盖一定连续范围的物体分离,满足一定条件的作为路标点。2.提出新的基于匹配的SLAM方法框架。其核心为多重估计数据关联,将局部地图中的路标点和全局地图中的路标点进行匹配,建立匹配矩阵,进而得到匹配对向量。评估每一个匹配对向量,保留最优估计,提高了算法的鲁棒性。3.将Delaunay Triangulation引入地图建模。基于环境中提取出的路标点,使用Delaunay Triangulation的方法来建立最优的三角网络,反映特征点间的几何关系,进行地图建模。4.引入奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的方法,根据路标匹配对计算出机器人的精确位姿信息。通过实验比较了本算法和传统方法的性能,证明了本文提出算法的有效性和优势。

关键词：同时定位与制图机器人“绑架”问题地图匹配

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基于局部子图匹配的SLAM方法

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机器人 2009年第4期31卷 296-303页

作者：丁帅华陈雄韩建达复旦大学电子工程系智能控制实验室上海200433 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016

针对现有的SLAM解决方法在机器人被"绑架"时失效的问题,提出了基于局部子图匹配的方法。该方法对现有的SLAM解决构架进行了改进,提出交点最优匹配的特征相关算法,并且将奇异值分解方法引入机器人定位。最后,在结构化环境下将本方法和基... 详细信息

针对现有的SLAM解决方法在机器人被"绑架"时失效的问题,提出了基于局部子图匹配的方法。该方法对现有的SLAM解决构架进行了改进,提出交点最优匹配的特征相关算法,并且将奇异值分解方法引入机器人定位。最后,在结构化环境下将本方法和基于扩展卡尔曼滤波器的方法进行比较,讨论了基于局部子图匹配的方法在结构化环境中解决机器人"绑架"问题的有效性和可行性。

关键词： SLAM 机器人“绑架”问题奇异值分解地图匹配

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基于局部子图匹配的SLAM解决方法

基于局部子图匹配的SLAM解决方法

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作者：丁帅华复旦大学

学位级别：硕士

移动机器人是一个集环境感知,动态决策与规划,行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。机器人同时定位与地图建模问题(SLAM)是移动机器人中的一个重要领域,是移动机器人技术的基础。SLAM问题的解决可以使机器人在没有地图先验知识和... 详细信息

移动机器人是一个集环境感知,动态决策与规划,行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。机器人同时定位与地图建模问题(SLAM)是移动机器人中的一个重要领域,是移动机器人技术的基础。SLAM问题的解决可以使机器人在没有地图先验知识和其他独立定位系统情况下工作,进而使机器人实现真正意义上的自治,给自主移动机器人的应用开拓了巨大的前景。本文以未知环境下移动机器人SLAM问题为主要研究内容。首先介绍了国内外移动机器人研究的历史和现状,接着介绍了现有通用的SLAM问题解决方法,并且分析其优缺点,针对现有方法在机器人“绑架”时失效的情况,在现有算法基础上提出了基于局部子图匹配的SLAM解决方法,该方法对现有的SLAM解决构架进行了改进,提出交点最优匹配的特征相关算法,并且将奇异值分解方法引入机器人定位。最后,在此方法上做了进一步改进,提高算法的鲁棒性。本文的主要贡献如下: 1.提出了新的SLAM解决构架。经过直线特征提取,找出每个局部地图对应的路标并和全局地图中的路标进行匹配,得到相关的匹配路标,并以此相关的匹配路标对机器人位姿进行估计,子图关联的数据关联算法把机器人里程计信息排除在外,和里程计信息分开处理,这样避免了一般SLAM框架下非线性预测更新模型线性化带来的系统误差,避开了机器人“绑架”的最大障碍。 2.提出新的特征匹配算法。提出了基于特征线段交点的新的路标提取算法和匹配算法,采用特征线段的交点代替自然特征点来产生路标,避免了自然路标遗漏的问题,使路标提取更具有鲁棒性。路标的相关匹配是N-P问题,本文提出了一种相对最优特征相关算法。 3.将奇异值分解方法(SVD)引入机器人定位。它在获取机器人位姿时不需要进行迭代搜索,运算的精度和速度都优于一般方法。 4.提出了自适应阈值的直线提取算法。考虑了激光雷达采样角度和采样点距离的相互关系,提高了直线提取的准确度。最后,通过仿真实验比较了现有算法和本文算法在不同情况下的地图建模和机器人定位,证明了本文提出算法的有效性和可行性。

关键词： SLAM 机器人“绑架”问题奇异值分解地图匹配

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