本文關(guān)鍵詞：平滑型SLAM中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的魯棒性研究

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【摘要】：同步定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)是移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航的核心技術(shù),是機(jī)器人在未知環(huán)境中自主完成復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵,體現(xiàn)著機(jī)器人的智能化水平。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)作為SLAM中關(guān)鍵問題,它決定了移動(dòng)機(jī)器人定位的準(zhǔn)確和地圖的精確,因此本文針對SLAM中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)魯棒性進(jìn)行了研究。當(dāng)前SLAM一般基于稀疏最小二乘求解,但是它要求數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)100%的正確,需要S LAM中前端具有高性能的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。一旦出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),就將導(dǎo)致結(jié)果發(fā)散。針對這一問題,Switchable Constraints (SC)和Max-Mixture Models (M-M)算法進(jìn)行了初步探索,使得SLAM對環(huán)閉具有魯棒性,但未探討對環(huán)境路標(biāo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)魯棒性問題,且未能得到環(huán)境信息。本文在SC算法基礎(chǔ)上,結(jié)合特征圖及其因子圖特點(diǎn),提出一種對錯(cuò)誤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)魯棒的特征路標(biāo)地圖SLAM算法(Robust Feature-landmarks Map SLAM Algo-rithm for Incorrect Data-associations,簡寫為RFM-SLAM)。RFM-SLAM算法通過對基于路標(biāo)的拓?fù)鋱D增加開關(guān)因子節(jié)點(diǎn),同時(shí)利用運(yùn)動(dòng)過程中所有的歷史信息,對機(jī)器人所經(jīng)過路徑中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行修正,優(yōu)化得到正確的機(jī)器人路徑、路標(biāo)位置和機(jī)器人-路標(biāo)拓?fù)潢P(guān)聯(lián)信息。根據(jù)SLAM的概率理論和拓?fù)潢P(guān)系,RFM-SLAM算法不單增加開關(guān)因子,還在優(yōu)化公式中添加約束條件,使算法能收斂到最優(yōu)解附近。通過對SLAM中矩陣稀疏性的理論分析和g2o (general graph optimizatio n)使用,確保了算法的計(jì)算效率。在后端優(yōu)化過程中,開關(guān)因子改變SLAM問題的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),消除了錯(cuò)誤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)對優(yōu)化結(jié)果的影響。該算法提高了SLAM對數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的魯棒性,使得前端和后端的關(guān)聯(lián)更緊密,保證了機(jī)器人定位的準(zhǔn)確和路標(biāo)地圖構(gòu)建的精確。最后通過仿真數(shù)據(jù)集和真實(shí)測試數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)以及與其他算法比較,RFM-SLAM算法性能得到了驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：SLAM 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) RFM-SLAM 魯棒性 特征圖 因子圖
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 機(jī)器人發(fā)展10-11
• 1.2 SLAM研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 SLAM前端中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)研究12-13
• 1.2.2 SLAM后端中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)研究13
• 1.3 本文內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 移動(dòng)機(jī)器人中SLAM問題15-26
• 2.1 移動(dòng)機(jī)器人數(shù)學(xué)建模15-18
• 2.1.1 機(jī)器人坐標(biāo)模型15
• 2.1.2 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型15-17
• 2.1.3 機(jī)器人觀測模型17-18
• 2.2 自主定位18-19
• 2.2.1 視覺機(jī)器人定位18-19
• 2.3 地圖構(gòu)建19-21
• 2.3.1 柵格圖19-20
• 2.3.2 特征圖20-21
• 2.3.3 位姿圖21
• 2.4 SLAM中圖建模方法21-23
• 2.4.1 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.4.2 Markov隨機(jī)場22
• 2.4.3 因子圖22-23
• 2.5 SLAM中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題23-25
• 2.5.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)描述23-24
• 2.5.2 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 3 SLAM后端圖優(yōu)化26-48
• 3.1 SLAM中概率估計(jì)26-29
• 3.1.1 貝葉斯估計(jì)26-27
• 3.1.2 SLAM的概率模型27-29
• 3.1.3 平滑型SLAM29
• 3.2 圖優(yōu)化中最小二乘法29-38
• 3.2.1 SLAM中圖與概率29-32
• 3.2.2 最小二乘問題32-33
• 3.2.3 非線性最小二乘求解33-35
• 3.2.4 SLAM最小二乘優(yōu)化35-38
• 3.3 SC后端優(yōu)化38-43
• 3.3.1 算法主要思想38-41
• 3.3.2 算法實(shí)現(xiàn)41-42
• 3.3.3 算法仿真結(jié)果42-43
• 3.4 Max-Mixture后端優(yōu)化43-47
• 3.4.1 算法主要思想44-45
• 3.4.2 算法實(shí)現(xiàn)45-46
• 3.4.3 算法仿真結(jié)果46-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 4 基于路標(biāo)地圖的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)優(yōu)化48-72
• 4.1 基于路標(biāo)地圖的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題48-49
• 4.2 RFM-SLAM主要思想49-61
• 4.2.1 拓?fù)鋱D49-50
• 4.2.2 數(shù)學(xué)推導(dǎo)50-55
• 4.2.3 魯棒性問題55-61
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)61-64
• 4.3.1 節(jié)點(diǎn)與邊定義61-62
• 4.3.2 求解過程62-63
• 4.3.3 迭代增量運(yùn)算63-64
• 4.3.4 算法實(shí)現(xiàn)總結(jié)64
• 4.4 RFM-SLAM實(shí)驗(yàn)分析64-71
• 4.4.1 MATLAB仿真數(shù)據(jù)分析65-67
• 4.4.2 基于g2o的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析67-71
• 4.5 本章小結(jié)71-72
• 5 結(jié)論與展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 附錄A76-82
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果82-84
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集84

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本文編號：1079988