论文摘要
在未知环境下的同步定位与地图构建（SLAM）过程中,自治移动机器人通过自身携带的传感器来感知周围环境是实现其智能导航的前提。鉴于视觉传感器具有轻便可靠、价格低廉等诸多优点,采用视觉传感器的同步定位及地图创建技术（也称Bearing-only SLAM）成为近年来的研究热点。本文旨在以传统EKF-SLAM算法为基础针对Bearing-only SLAM问题建立一套完整的算法,并力求在Matlab仿真环境下实现该改进算法。鉴于传统EKF-SLAM算法是解决SLAM问题的基础性算法,本文以该算法的估计过程为大致框架,针对视觉传感器只检测路标的方位角而导致无法提供精确的路标位置信息这一特点,在依次解决了由此引发的算法更新问题、新路标初始化问题及相应的数据关联等问题之后,逐步的建立了适用于Bearing-only SLAM问题的EKF改进算法,并构建了该算法的仿真模型。在上述研究的基础上,本文首次建立了一套完整的基于视觉传感器的SLAM问题改进算法,并在Matlab仿真环境下实现了该算法。仿真结果表明文中建立的Bearing-only SLAM算法满足一致性和收敛性两条概率估计准则,是一种有效的解决Bearing-only SLAM问题的概率估计算法。
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