【摘 要】
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自主移动机器人是具有独立的记忆、推理、决策和行动能力的机器人。在自主机器人的相关技术研究中,导航技术是核心技术,也是实现机器人真正智能化和完全自主移动的关键技术。
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自主移动机器人是具有独立的记忆、推理、决策和行动能力的机器人。在自主机器人的相关技术研究中,导航技术是核心技术,也是实现机器人真正智能化和完全自主移动的关键技术。在导航的三个基本问题中,机器人在未知环境中的定位和地图创建问题(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)是解决另外两个问题的先决条件。本文就SLAM问题展开研究,目的在于使机器人在未知结构化环境下具有自主的地图开发能力和自身位置识别能力。首先,本文介绍了机器人的发展史和SLAM研究历史的三个阶段,阐明了研究SLAM问题的现实意义和学术价值。其次,本文回顾了常用的SLAM方法,并指出了SLAM问题的难点和关键问题。在此基础上,提出了地图构建二步分解法:①通过密度聚类对激光数据进行区域划分,将地图创建问题分解为若干个确定区域内的线段提取问题;②在每个小聚类区域内,利用最小二乘法提取出局部线段特征,并在双重匹配原则下进行线段的匹配和更新。利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现了机器人自定位。最后,通过仿真实验和实际实验数据证明本文研究的SLAM方法能够实现机器人的定位和地图创建,满足设计要求。
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