未知環(huán)境下基于slam的移動機器人導(dǎo)航算法研究.doc
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未知環(huán)境下基于slam的移動機器人導(dǎo)航算法研究,未知環(huán)境下基于slam的移動機器人導(dǎo)航算法研究,文章首先回顧了導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展,對導(dǎo)航技術(shù)中的核心問題:定位與制圖進行了詳細分析,指出了機器人定位與制圖研究中存在的問題,包括制圖復(fù)雜度、數(shù)據(jù)匹配難度以及定位制圖關(guān)聯(lián)度等;在此基礎(chǔ)上引出了本研究的重點:移動機器人同時定位與制圖(slam)算法,并對其算法構(gòu)架、屬性、以及分類...


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未知環(huán)境下基于SLAM的移動機器人導(dǎo)航算法研究,文章首先回顧了導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展,對導(dǎo)航技術(shù)中的核心問題:定位與制圖進行了詳細分析,指出了機器人定位與制圖研究中存在的問題,包括制圖復(fù)雜度、數(shù)據(jù)匹配難度以及定位制圖關(guān)聯(lián)度等;在此基礎(chǔ)上引出了本研究的重點:移動機器人同時定位與制圖(SLAM)算法,并對其算法構(gòu)架、屬性、以及分類等相關(guān)內(nèi)容進行了介紹。針對基于點特征的同時定位與制圖算法中存在的計算復(fù)雜度與信息豐富度之間的矛盾,本文提出了一種基于線特征的同時定位與制圖算法。文章對基于線特征的SLAM算法進行了詳細的闡述,給出了包括機器人運動模型、觀測模型的建立、數(shù)據(jù)匹配、狀態(tài)更新、地圖建立、地圖管理等方面的相關(guān)公式;并通過仿真實驗證實了本算法的正確性與可靠性。
針對導(dǎo)航算法中對路徑規(guī)劃的要求,本研究中著重考慮了機器人的局部規(guī)劃即:避障;并對避障算法VFH/VFH+進行了剖析。根據(jù)VFH/VFH+算法與SLAM算法的特點,將二者相結(jié)合,形成了一種新的機器人導(dǎo)航算法。該導(dǎo)航算法較基于VFH/VFH+的導(dǎo)航算法而言,使用范圍更廣,導(dǎo)航效果更佳。
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針對導(dǎo)航算法中對路徑規(guī)劃的要求,本研究中著重考慮了機器人的局部規(guī)劃即:避障;并對避障算法VFH/VFH+進行了剖析。根據(jù)VFH/VFH+算法與SLAM算法的特點,將二者相結(jié)合,形成了一種新的機器人導(dǎo)航算法。該導(dǎo)航算法較基于VFH/VFH+的導(dǎo)航算法而言,使用范圍更廣,導(dǎo)航效果更佳。
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