本文關(guān)鍵詞：未知復(fù)雜環(huán)境下多機器人SLAM研究　出處：《河北工程大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 多機器人 SLAM 聚類 特征提取 地圖融合 Keenan-Motley

【摘要】：隨著機器人相關(guān)技術(shù)的不斷成熟和完善,機器人逐漸的走進(jìn)了我們的生產(chǎn)和生活中來。智能機器人在未知環(huán)境中進(jìn)行自主導(dǎo)航、編隊以及協(xié)作任務(wù)時,機器人需要獲取自身位姿和周圍環(huán)境信息,從而能夠?qū)崿F(xiàn)避障、路徑規(guī)劃以及編隊等。因此作為機器人的關(guān)鍵技術(shù)之一的同時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術(shù)仍是當(dāng)今機器人研究領(lǐng)域的一個重要內(nèi)容。本文在研究了多機器人系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合了國內(nèi)外多機器人SLAM的相關(guān)技術(shù),以快速、高質(zhì)量的構(gòu)建環(huán)境地圖為目的,對多機器人SLAM理論進(jìn)行了研究。本文的主要研究成果如下:(1)結(jié)合現(xiàn)有的實驗環(huán)境和機器人平臺,搭建了機器人位姿模型和環(huán)境特征提取模型。為防止環(huán)境數(shù)據(jù)的缺失,設(shè)計了基于路徑規(guī)劃的環(huán)境數(shù)據(jù)增補策略,通過獲取局部地圖的特征點,對特征點進(jìn)行分析和處理,得到局部地圖的剖分三角圖,通過對剖分三角圖進(jìn)行路徑點的選取,確定機器人環(huán)境探測路徑,采集不可見區(qū)域的數(shù)據(jù)。采用動態(tài)規(guī)劃目標(biāo)點和起始點的路徑以獲取最短路徑,降低能量損耗。在Matlab中進(jìn)行了仿真實驗,實驗驗證了模型的正確性。(2)針對樓宇室內(nèi)環(huán)境中室內(nèi)結(jié)構(gòu)相似容易造成地圖的錯誤匹配,本文提出一種將Keenan-Motley的室內(nèi)傳播模型和聚類算法相結(jié)合的地圖融合算法,并構(gòu)建了地圖相關(guān)性函數(shù),根據(jù)函數(shù)值的大小來確定子地圖的拼接順序,防止地圖的重復(fù)拼接和錯誤拼接。實驗結(jié)果表明,該算法能夠?qū)崿F(xiàn)子地圖的融合,構(gòu)建出了全局地圖,并且改善了地圖的精度,地圖的融合效果達(dá)到了預(yù)期。
[Abstract]:With the robot related technology continues to mature and improve, the robot gradually into our life and production. Intelligent robot navigation in unknown environment, formation and collaborative tasks, the robot needs to get its pose and the surrounding environment information, so as to achieve obstacle avoidance, path planning and formation so as. Localization and map building is one of the key technologies of the robot at the same time (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) is an important content of technology is still the research field of the robot. Based on the research of the multi robot system theory, combined with the related technology at home and abroad, multi robot SLAM to fast, high quality construction environment map to the multi robot SLAM theory are studied. The main results are as follows: (1) combined with the current experimental environment and robot Platform, build a robot pose model and environment model of feature extraction. To prevent the absence of environmental data, design environment data addition strategy based on path planning, the feature points to obtain the local map, analysis and processing of the feature points, get the local map triangulation graph, select path points based on the triangulation graph, determine the robot path, collecting invisible region data. The dynamic path planning objectives and starting points to get the shortest path, reduce the energy loss. In Matlab simulation experiment, the experiment verifies the correctness of the model. (2) according to the indoor environment indoor structure similar mistakes easily lead to map matching, this paper proposed a combination of indoor propagation model and clustering algorithm Keenan-Motley map fusion algorithm, and construct a map correlation function, To determine the order of the stator splicing map according to the function value, to prevent the repetition of stitching and stitching error map. The experimental results show that this algorithm can realize the fusion map, constructed the global map, and improve the precision of map, map fusion achieved the expected results.

【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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