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哈尔滨工业大学学报 2012年第11期44卷 123-128页

作者：张国良汤文俊敬斌程展欣第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

ufastslam算法的重采样过程会带来"粒子耗尽"问题,为提高算法精度和性能,将辅助粒子滤波算法思想引入ufastslam算法,提出了解决SLAM问题的方法——辅助ufastslam算法.针对ufastslam算法的特点,首先,在其建议分布函数的求取过程中引入最... 详细信息

ufastslam算法的重采样过程会带来"粒子耗尽"问题,为提高算法精度和性能,将辅助粒子滤波算法思想引入ufastslam算法,提出了解决SLAM问题的方法——辅助ufastslam算法.针对ufastslam算法的特点,首先,在其建议分布函数的求取过程中引入最近的观测信息,增强采样粒子权值的稳定性;其次,在其重采样过程中引入1次加权和2次加权,增大观测似然度大的粒子比例以缓解粒子退化问题.实验结果证明,辅助ufastslam算法在估计精度、一致性等方面都具有很好的性能.

关键词：辅助粒子滤波 ufastslam 观测似然度 1次加权 2次加权粒子退化

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小型无人机基于视觉的快速同时定位与制图算法

小型无人机基于视觉的快速同时定位与制图算法

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作者：何英哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

目前伴随着各种先进的一体化技术的迅速发展，无人直升机作为一种具有多种用途的可控的廉价飞行器，被广泛应用于军事和民用等领域中。导航系统是通过外界信息感知机体位置和姿态并且引导飞机安全驾驶的定位系统，在无人直升机的自主飞... 详细信息

目前伴随着各种先进的一体化技术的迅速发展，无人直升机作为一种具有多种用途的可控的廉价飞行器，被广泛应用于军事和民用等领域中。导航系统是通过外界信息感知机体位置和姿态并且引导飞机安全驾驶的定位系统，在无人直升机的自主飞行中占有重要的地位。由于近些年来同时定位和制图(SLAM)算法在移动机器人导航领域的成功应用，它为无人直升机的低成本、轻小型导航提供了一个很好的解决方案。由于现在常用的SLAM算法存在过高的计算量而无法应用于大规模的室外环境中。本文提出了基于粒子滤波和spherical simplex unscented卡尔曼滤波的SPS-ufastslam算法。该算法在ufastslam算法框架的基础上，使用sphericalsimplex unscented卡尔曼滤波取代Unscented卡尔曼滤波的过程，减少了算法的计算量，降低了算法的运行时间。通过实验证明在相同的定位精度上SPS-ufastslam算法比ufastslam算法在运算速度上有显著的提高。

关键词： SLAM ufastslam 直升机

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基于无迹FastSLAM的服务机器人室内导航技术研究

基于无迹FastSLAM的服务机器人室内导航技术研究

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作者：梁圣涛重庆邮电大学

学位级别：硕士

服务机器人产业正在帮助人类社会各行各业实现产业迭代升级,现代移动服务机器人是通过多传感器集成与融合实现传感器系统对环境中的动态性和不确定性进行感知与观测,而要完成这个复杂的系统流程,离不开同时定位与地图构建(Simultaneous ... 详细信息

服务机器人产业正在帮助人类社会各行各业实现产业迭代升级,现代移动服务机器人是通过多传感器集成与融合实现传感器系统对环境中的动态性和不确定性进行感知与观测,而要完成这个复杂的系统流程,离不开同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术。导航的安全性、路径最短、平滑度三个目标是相关领域学者研究的重点。因此研究服务机器人的自主导航具有重要深刻的意义。本文主要工作如下:首先,通过研究国内外的服务机器人的发展和现状,并且分析了移动服务机器人的关键技术,对移动服务机器人的环境地图构建、定位、路径规划进行研究,完成了基于SLAM技术的服务机器人定位与导航方案设计。其次,针对地图构建过程中,基于快速SLAM(Fast SLAM,Fast SLAM)算法的粒子滤波器存在计算推导雅克比矩阵的工作量大、粒子贫化问题,导致后期的地图构建及定位的误差进一步增加,本文采用无迹Fast SLAM(Uncented Fast SLAM,ufastslam)算法,通过直接利用尺度无迹变换(Scaled Uncented Transformation,SUT)的非线性关系克服了Fast SLAM框架的缺点,并且结合遗传算法的思想,改进重采样过程,提高了滤波的一致性和状态估计精度。实验结果表明,改进算法在不同的环境下进行地图构建时,具有构建地图的精确度更高,计算量更小及减少系统误差等优势。再次,针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在容易出现早熟收敛和局部寻优能力较差等问题,提出了一种基于多目标蝗虫优化算法(Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm,MOGOA),并建立了以路径长度、平滑度和安全性为目标的多目标优化问题数学模型。在蝗虫种群搜索过程中,针对全局搜索和局部搜索过程需要不同的搜索速率,本文引入余弦函数自适应策略来平衡算法在不同时期的搜索速率,对比实验结果显示,MOGOA相较于MOPSO表现出更好的收敛性和局部搜索的能力,路径长度减少了约2.01%。最后,以重庆邮电大学自主研发的移动服务机器人作为实验平台,完成基于ufastslam算法的室内服务机器人导航方案设计,并且将基于多目标约束的蝗虫优化算法用于移动服务机器人路径规划中。通过实验验证了本文系统的可行性和可实现性,在定位误差、地图构建和路径规划方面均有明显优势。

关键词：服务机器人 ufastslam 路径规划蝗虫优化算法

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