移動機器人同步定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,是通過機器人自身攜帶的傳感器在線測量和位置估計,從而在部分已知或完全未知環(huán)境中實現(xiàn)機器人的自定位和增量式地圖構(gòu)建。SLAM是智能移動機器人研究領(lǐng)域的熱點和難點,被認為是能否真正實現(xiàn)機器人自主定位導(dǎo)航的關(guān)鍵。移動機器人從本質(zhì)上來說是移動的傳感器平臺,傳感器雖然類型和能力各有不同,但是都存在使用限制和不同程度的噪聲。傳統(tǒng)的基于概率的SLAM方法基于貝葉斯狀態(tài)估計理論建立的,僅考慮數(shù)據(jù)之間的遞歸關(guān)系,存在誤差累計,長時間大規(guī)模場景的導(dǎo)航會造成地圖的不一致性。隨著國內(nèi)外學(xué)者不斷深入地研究,澳大利亞學(xué)者Milford等提出了一種基于RatSLAM模型的仿生導(dǎo)航算法,此算法是一種純視覺的定位導(dǎo)航算法,對于復(fù)雜環(huán)境下的定位導(dǎo)航,易出現(xiàn)精度不高,環(huán)境適應(yīng)性較差,視覺圖像匹配的成功率較低,魯棒性較差等問題。基于WIFI信號的室內(nèi)定位技術(shù)憑借其使用范圍廣、低成本、便攜性等優(yōu)勢成為了室內(nèi)環(huán)境位置感知領(lǐng)域的研究熱點,但在復(fù)雜和多變的室內(nèi)環(huán)境下,定位的確定性和抗干擾能力較差。針對上述存在的問題,... 

【文章來源】：安徽工程大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－丨ＲａｔＳＬＡＭ系統(tǒng)結(jié)構(gòu)??２．２?ＲａｔＳＬＡＭ仿生定位導(dǎo)航算法??

路徑積分?Ｚ??視覺１Ｈ．ｆｔｕ十ｍ息??圖２－丨ＲａｔＳＬＡＭ系統(tǒng)結(jié)構(gòu)??２．２?ＲａｔＳＬＡＭ仿生定位導(dǎo)航算法??ＲａｔＳＬＡＭ模型足將位Ｓ細胞和頭方向細胞進行合并，形成一個稱為位姿細??胞的新細胞類型。位Ｓ細胞表征機器人的位罝，頭方向細胞則表征機器人的朝向。??機器人的位姿信息被編碼在位姿感知細胞單獨的二：維競爭性吸引子網(wǎng)絡(luò)（ＣＡＮ）??模塊屮，在位姿細胞活性實時更新的過程中，運用活性度最高的位姿細胞表征當??前載體的位姿，位姿細胞的總活性持續(xù)處于＋變狀態(tài)。ＲａｔＳＬＡＭ完整模型的結(jié)??構(gòu)，如圖２－２所示。??外部視覺感知?？局部場景???????（＾位姿一視圖場景??Ｔ?，??位姿感知細胞??（ＰＣ）??內(nèi)部感知??？路徑烷合??圖２－２?ＲａｔＳＬＡＭ模型結(jié)構(gòu)框圖??９??

２．２．１位姿表征??位姿細胞是一個大小固定的三維立方體，即為三維空間坐標系。通過三維坐??標表征機器人在三維空間里的位置和方向，如圖２－３所示，其中活性包表示細胞??的活性強度，（Ｕ）表征載體當前所處的平面實際位置，沒表征載體當前的朝向，??任意時刻機器人的位姿狀態(tài)都可視為－個位姿細胞。編碼機器人位姿信息的競爭??性吸引子Ｍ絡(luò)（ＣＡＮ）是模擬頭方向細胞和位置細胞的功能建立的模型，其通過??對位姿細胞活性合理的刺激和抑制，達到始終控制著位姿細胞內(nèi)部的活動的目的，??保證位姿細胞活性的動態(tài)穩(wěn)定。??久二丨：磁容．??！?、？！，？！??／一，丫、、、、：??、、?Ｉ?，??ｘ??圖２－３三維位姿細胞模型??每個位姿感知細胞用興夼度權(quán)重矩陣來表述每個位姿細胞連接到與之相鄰??的其他位姿細胞的映射

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]移動機器人同步定位與地圖構(gòu)建研究[D]. 李恩澤.哈爾濱工程大學(xué) 2018



本文編號：3593702