基于声纳传感器的室内环境地图创建方法研究

基于声纳传感器的室内环境地图创建方法研究

论文摘要

目前,移动机器人已经在军事、交通运输、工农业、服务和医疗卫生等行业取得了广泛应用,以扩展人类的工作能力,并减轻或取代人类繁重劳动。机器人的环境认知是机器人工作的前提,机器人地图创建就是为了解决移动机器人如何通过自身获得自然环境空间模型的问题,而地图创建通常被认为是自主机器人构造真实环境问题中的重中之重。尽管在这块领域已经取得意义重大的成绩,但仍然存在着巨大的挑战。本文作者基于声纳传感器,以MORCS-2(中南移动2号)为实验平台,主要研究了室内环境栅格地图创建的相关技术。主要工作如下:(1)采用均匀分布传感器模型作为声纳传感器的工作模型,以栅格地图为外部环境的描述对象,提出了一种基于MORCS-2概率栅格的创建方法,并将其应用于多机器人协作建图实验中;在局部地图向全局地图转换的过程中,使用两次贝叶斯法则对全局地图进行数据融合,并在多机器人实验中得到了实现。(2)虽然声纳传感器探测目标体的距离有较高的准确度,但是声纳传感器也存在噪音、镜面反射、干扰、角精度差等缺点。针对室内环境,考虑声纳传感器空间相关度和时间相关度的影响,保证测量数据在时间和空间上的连续性。提出了容忍函数和ATM思想相结合的方法以判断噪音和镜面反射,使得在地图创建的精度上有一定的提升。(3)在特征提取方面,针对声纳不确定性特征,使用了声纳数据进行声纳弧数据衍生,转换到Hough空间进行特征提取的方法,在Hough空间中提取其衍生声纳弧的线特征和点特征。(4)在机器人同时定位与建图方面,提出了基于射线集的SLAM方法,通过仿真实验对点特征与线特征融合成射线模式进行同时定位与建图方法的性能与可行性进行了论证,对地图创建的真实性有一定程度的提高。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题来源
  • 1.2 课题研究背景和意义
  • 1.3 移动机器人及其发展现状
  • 1.3.1 移动机器人的定义
  • 1.3.2 移动机器人的发展和典型代表
  • 1.4 室内机器人地图创建发展现状
  • 1.4.1 室内移动机器人的基本任务和特点
  • 1.4.2 地图模型
  • 1.4.3 机器人地图创建现存在的难点问题
  • 1.5 研究内容及章节安排
  • 1.5.1 研究内容
  • 1.5.2 章节安排
  • 第二章 MORCS-2体系结构以及相关模型
  • 2.1 MORCS-2移动机器人的硬件结构
  • 2.2 MORCS-2移动机器人的控制模式
  • 2.2.1 C/S硬件连接模式
  • 2.2.2 移动机器人控制结构
  • 2.3 MORCS-2移动机器人模型
  • 2.3.1 MORCS-2的位姿模型
  • 2.3.2 MORCS-2的运动模型
  • 2.3.3 里程计与控制命令模型
  • 2.4 声纳特点及模型
  • 2.4.1 声纳传感器的工作原理
  • 2.4.2 声纳存在的不确定性
  • 2.4.3 声纳有效距离的选择
  • 2.4.4 声纳模型
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 概率栅格地图创建方法
  • 3.1 概率栅格
  • 3.1.1 为什么采用栅格地图
  • 3.1.2 栅格地图使用背景
  • 3.2 基于MORCS-2的概率栅格地图创建
  • 3.2.1 问题的描述
  • 3.2.2 基于MORCS-2的概率栅格方法
  • 3.2.3 数据结构的定义
  • 3.2.4 基于MORCS-2的概率栅格的具体计算
  • 3.3 改进的概率栅格地图创建方法
  • 3.3.1 声纳数据及MORCS-2特点分析
  • 3.3.2 改进方法设计框图
  • 3.3.3 容忍函数的建立
  • 3.3.4 ATM方法的应用
  • 3.3.5 全局地图的创建
  • 3.4 实验结果及分析
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于射线集特征的同时定位与地图构建
  • 4.1 SLAM概述
  • 4.1.1 基于几何特征的SLAM方法
  • 4.1.2 基于拓扑模型的SLAM方法
  • 4.2 基于Hough空间的特征匹配
  • 4.2.1 Hough变换
  • 4.2.2 声纳信息特征提取
  • 4.2.3 特征匹配
  • 4.3 基于射线集特征的SLAM实现方法与仿真
  • 4.3.1 基于射线集特征SLAM系统框架
  • 4.3.2 数据关联
  • 4.3.3 预测与修正
  • 4.3.4 仿真实验及分析
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间主要研究成果
  • 相关论文文献

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