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基于扫描匹配的移动机器人Range-only SLAM解决方法

作　者: 郭贵冰
导　师: 张玉连
学　校: 燕山大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 智能机器人同步定位与建模扫描匹配遗传算法特征抽取
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 51次
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内容摘要

机器人因其具有灵活性、提高生产率、改进产品质量、改善劳动条件等优点而得到广泛发展和应用。随着机器人发展到第三代的现代智能机器人,为了进一步增强机器人的独立性,人们对机器人的灵活性及智能提出更高的要求,要求机器人能够在一定范围内自主运动,完成特定的任务,增强机器人对环境的适应能力。其中,同步定位与建图问题成为自主移动机器人的研究热点。首先,本文提出采用基于遗传算法的扫描匹配方法进行定位。该算法模拟自然界物竞天择的原理,先对搜索空间内的转换参数进行二进制编码得到染色体,并生成初始种群;然后,计算种群内各染色体的适应度值,经由选择算子、交叉算子、变异算子等遗传操作生成新一代的种群;最后,判断是否满足最优条件,如果满足则找出种群内适应值最高的染色体,解码得到最优解。其次,本文提出遗传算法用于解决同步定位与建图问题。为了精确地获取两个扫描间的匹配信息,采用了两步匹配方法。第一步匹配利用遗传算法找出两个扫描间的粗匹配值;第二步匹配利用迭代最近点算法对粗匹配值进行校正,得到细估计值。通过提取扫描中的几何特征,使用基于规则的地图更新方法构建地图。最后,通过仿真实验和实地测试,对两步匹配的扫描匹配算法做了大量的测试和分析。实验结果表明,两步匹配的扫描匹配算法对环境参数的变化具有较好的鲁棒性和实时性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-22
  1.1 课题背景  10-12
  1.2 研究动态  12-20
    1.2.1 SLAM 研究内容  12-16
    1.2.2 SLAM 研究现状  16-19
    1.2.3 SLAM 研究方向  19-20
  1.3 课题研究内容  20
  1.4 论文结构安排  20-22
第2章扫描匹配算法分析  22-37
  2.1 常用匹配算法  22-24
  2.2 数据表示  24-26
  2.3 NDT 算法  26-29
    2.3.1 NDT 建模  26-27
    2.3.2 扫描对齐  27-29
  2.4 ICP 算法  29-33
    2.4.1 点云对齐  30-32
    2.4.2 ICP 匹配  32-33
  2.5 实验数据及结论  33-35
  2.6 本章小结  35-37
第3章 GA 匹配算法设计  37-53
  3.1 GA 算法选择动机  37-39
  3.2 GA 匹配算法分析  39-50
    3.2.1 GA 匹配算法要素  39-46
    3.2.2 GA 匹配算法描述  46-49
    3.2.3 GA 匹配算法优化  49
    3.2.4 GA 匹配算法优化  49-50
  3.3 实验结果  50-52
  3.4 本章小结  52-53
第4章 GI-SLAM 算法设计  53-66
  4.1 同步定位  53-58
    4.1.1 基本定义  53-54
    4.1.2 迭代变换  54-55
    4.1.3 定位步骤  55-58
  4.2 环境建模  58-62
    4.2.1 建模方法  58
    4.2.2 Hough 变换  58-60
    4.2.3 数据融合  60-61
    4.2.4 地图更新  61-62
  4.3 GI-SLAM 算法设计  62-64
  4.4 本章小结  64-66
第5章实验结果与分析  66-76
  5.1 Matlab 仿真实验与分析  66-70
    5.1.1 仿真工具Matlab  66-67
    5.1.2 仿真实验设计  67-69
    5.1.3 评测标准  69-70
    5.1.4 实验结果  70
  5.2 实地测试与分析  70-75
    5.2.1 系统工具  71
    5.2.2 实验设计  71-73
    5.2.3 评测标准  73
    5.2.4 实验结果与分析  73-75
  5.3 本章小结  75-76
结论  76-78
参考文献  78-85
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  85-86
致谢  86-87
作者简介  87

基于扫描匹配的移动机器人Range-only SLAM解决方法

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