移动机器人的同时定位和地图创建方法
移动机器人同时定位与地图构建技术研究
移动机器人同时定位与地图构建技术研究作者：郑丽楠来源：《无线互联科技》2013年第12期摘要：移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术，具有广泛的应用前景，也是目前机器人研究的热门课题之一。
本文针对近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析，重点介绍了移动机器人SLAM 的问题描述、关键性技术、SLAM方法的发展现状及存在的不足。
关键词：移动机器人；同时定位与地图构建1 SLAM问题描述同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）问题是指把移动机器人放在未知环境中，机器人依靠自身所带的传感器递增式地创建未知环境的连续地图，同时利用所建立的地图刷新自身的位置[1]。
在SLAM过程中，机器人需要构建环境地图，为的是精确定位，而环境地图的构建又由机器人在每个时刻的位置决定。
定位是为了确定移动机器人在其所处环境的全局坐标系中的坐标以及机器人本身的姿态，即移动机器人在全局坐标系中的位姿。
地图创建是为了得到移动机器人对其工作环境的一种描述，所使用的地图模型依据其工作环境特点的不同而不同。
近年来，SLAM问题为越来越多的专家学者所关注，并根据工作环境不同划分为室内环境SLAM、室外环境SLAM、水下环境SLAM、航空环境SLAM等。
2 解决SLAM问题的关键性技术2.1 不确定性信息的处理移动机器人在运动过程和观测过程中都存在一定程度的不确定性，如在运动过程中，移动机器人本身受到的未知外力或机械性能造成的不确定性以及里程计误差所带来的不确定性将导致机器人的位姿估计出现偏差。
在观测过程中，传感器的测量误差所带来的不确定性以及数据关联的不确定性都将导致滤波发散，位姿校正失败。
机器人工作环境越复杂，上述不确定性就会越大程度地影响SLAM的实现。
2.2 数据关联数据关联是指移动机器人利用当前传感器的观测值对地图中已经存在的特征进行更新时，必须明确指出某个观测值对应于哪个特征、或是一个新特征、或是一个噪声数据。
基于图优化的移动机器人SLAM建图算法研究
基于图优化的移动机器人SLAM建图算法研究一、本文概述随着移动机器人技术的快速发展，同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）已成为该领域研究的热点。
SLAM技术通过机器人自身的传感器，如激光雷达、深度相机等，实现在未知环境中的自主导航和地图构建。
基于图优化的SLAM建图算法因其高精度和鲁棒性受到了广泛关注。
本文旨在深入研究基于图优化的移动机器人SLAM建图算法，分析其原理、特点及应用现状，并在此基础上提出改进策略，为提升移动机器人SLAM 建图的准确性和效率提供理论支持和实践指导。
本文首先对SLAM技术的发展历程进行简要回顾，然后重点介绍基于图优化的SLAM建图算法的基本原理和关键技术。
接着，通过对比分析不同算法的优势与不足，探讨影响算法性能的关键因素。
在此基础上，本文提出一种改进的图优化SLAM建图算法，通过优化图模型的构建和求解过程，提高算法的收敛速度和精度。
通过实验验证所提算法的有效性，并讨论其在复杂环境下的应用前景。
本文的研究内容不仅对移动机器人SLAM技术的发展具有重要意义，也为相关领域如无人驾驶、增强现实等提供了有益的参考和借鉴。
二、移动机器人建图算法基础在移动机器人技术中，同时定位与地图构建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）是一个关键的问题，它涉及到机器人在未知环境中如何同时估计自身的位置和构建环境的地图。
基于图优化的SLAM建图算法，则是解决这一问题的有效手段之一。
SLAM问题的本质是一个估计问题，即在给定的传感器数据下，如何最优地估计机器人的轨迹和环境的几何结构。
这个问题通常被建模为一个概率推断问题，即求解一个后验概率分布。
由于后验概率分布的复杂性，实际应用中往往采用近似方法进行求解。
基于图优化的SLAM方法是一种将SLAM问题转化为图优化问题的方法。
在这个框架下，机器人轨迹和环境几何结构被表示为图中的节点，而节点之间的相对约束关系则被表示为图中的边。
slam实现方法
slam实现方法SLAM实现方法什么是SLAMSLAM，即Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建。
它是一种同时进行自主定位和地图建立的技术，通常用于无人机、自动驾驶和机器人等领域。
相关方法介绍基于视觉的SLAM方法基于视觉的SLAM方法主要利用摄像头获取环境信息，并通过图像处理和计算机视觉算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括：- 特征点法：通过提取图像中的特征点，利用这些特征点之间的匹配关系来计算相机的运动和地图的构建。
- 直接法：通过建立图像亮度的灰度残差模型，直接估计相机的运动和地图的构建。
- 深度学习法：利用深度学习的方法，通过训练神经网络来实现相机的定位和地图的构建。
基于激光的SLAM方法基于激光的SLAM方法主要利用激光雷达获取环境信息，并通过激光数据处理和SLAM算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括：- 自适应模型法：通过分析激光数据的反射特性，自适应地建立地图模型，同时进行定位。
- 点云拼接法：通过将多帧激光数据进行拼接，建立点云模型，同时进行定位。
- 分段匹配法：将激光数据进行分段匹配，利用匹配关系来计算相机的运动和地图的构建。
基于惯性传感器的SLAM方法基于惯性传感器的SLAM方法主要利用加速度计和陀螺仪等传感器来获取相机的运动信息，并通过滤波和融合算法来实现同时定位和地图构建。
常用的方法包括： - 扩展卡尔曼滤波法：通过预测和更新步骤，利用卡尔曼滤波算法来估计相机的位姿和地图的构建。
- 粒子滤波法：通过随机采样的方法，利用粒子滤波算法来估计相机的位姿和地图的构建。
- 单纯惯导法：通过积分惯性传感器的数据，估计相机的位姿变化，实现定位和地图构建。
结论SLAM是一种重要的技术，在无人机、自动驾驶和机器人等领域具有广泛应用。
基于视觉、激光和惯性传感器的SLAM方法都有各自的特点和适用场景，开发者可以根据具体应用需求选择合适的方法来实现SLAM。
同步定位与地图构建
同步定位与地图构建（来自维基百科，自由的百科全书）同步定位与地图构建（SLAM或Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
目录1 操作性定义2 技术上的问题2.1 地图构建2.2 传感2.3 定位2.4 建模3 相关文献4 参见5 参考资料6 外部链接1 操作性定义这里说的地图，是用来在环境中定位，以及描述当前环境以便于规划航线的一个概念；它通过记录以某种形式的感知获取的信息，用以和当前的感知结果相比较，以支撑对现实定位的评估。
在定位评估方面，地图提供的帮助程度，与感知的精度和质量成反相关。
地图通常反映了它被描绘出来的时刻的环境状态，所以它并不一定反映它被使用的时刻的环境状态。
在误差和噪音条件下，定位和地图构建技术上的复杂度不支持两者同时获得连续的解。
即时定位与地图构建（SLAM）是这样一个概念：把两方面的进程都捆绑在一个循环之中，以此支持双方在各自进程中都求得连续解；不同进程中相互迭代的反馈对双方的连续解有改进作用。
地图构建，是研究如何把从一系列传感器收集到的信息，集成到一个一致性的模型上的问题。
它可以被描述为第一核心问题：这个世界长什么样？地图构建的核心部分是环境的表达方式以及传感器数据的解释。
与之相比，定位，是在地图上估测机器人的坐标和姿势形态的问题；换而言之，机器人需要回答这里的第二核心问题，我在哪？典型的解包含以下两个方面：追踪——通常机器人的初始位置已知；全局定位——通常只给出很少，甚至不给出有关于起始位置环境特征的先验信息。
所以，同步定位与地图构建（SLAM）被定义为以下问题：在建立新地图模型或者改进已知地图的同时，在该地图模型上定位机器人。
实际上，这两个核心问题如果分开解决，将毫无意义；必须同时求解。
slam方案
slam方案随着人工智能技术的迅猛发展，同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）成为了当今研究的热点之一。
SLAM是指在未知环境中，通过一种自主构建地图的方法，同时实现机器人的定位，从而使机器人能够在未知环境中进行导航和路径规划。
本文将介绍SLAM方案的原理、应用以及其在实际场景中的挑战。
一、SLAM原理SLAM方案的核心原理是利用传感器获取环境信息，并结合机器人运动信息进行建图和定位。
具体来说，SLAM方案通常会使用激光雷达、相机、惯性测量单元（IMU）等传感器来获取环境信息和机器人的运动信息。
通过不断地采集传感器数据，SLAM方案可以根据机器人的移动轨迹和传感器数据估计机器人的位置，并构建出当前环境的地图。
SLAM方案的核心思想是建立一个由特征点或网格表示的地图。
在运动过程中，机器人根据传感器获取的新数据与已知的地图进行比对，通过最小化地图与实际观测之间的误差，更新地图的信息，并获得机器人的准确定位。
通过不断地迭代这个过程，SLAM方案可以实现高精度的定位和地图构建。
二、SLAM应用SLAM方案在许多领域都有重要应用，特别是在自动驾驶、无人机和机器人领域。
以下是SLAM方案应用的几个典型案例：1. 自动驾驶：自动驾驶汽车需要准确的定位和地图信息才能进行路径规划和导航。
SLAM方案可以通过激光雷达和相机等传感器获取车辆周围环境的信息，并实时更新地图和定位信息，为自动驾驶汽车提供精准的导航和避障能力。
2. 无人机导航：无人机需要在无人机导航系统中实时获取环境信息和定位信息，以进行精确的飞行控制。
SLAM方案可以将无人机配备的传感器数据与地面地图进行融合，实现无人机在未知环境中的自主飞行和避障。
3. 机器人路径规划：SLAM方案可以帮助机器人实现在未知环境中的路径规划。
机器人可以通过激光雷达和相机等传感器获取环境信息，实时更新地图和定位信息，并根据地图信息规划最优路径，实现自主导航和完成指定任务。
移动机器人SLAM技术
移动机器人SLAM技术在当今科技迅速发展的时代，移动机器人已经成为了人们生活和工作中的重要角色。
从家庭中的智能扫地机器人到工业生产线上的自动化搬运机器人，它们的身影无处不在。
而在移动机器人能够自主行动、感知环境并完成各种任务的背后，一项关键技术起着至关重要的作用，那就是同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称 SLAM）技术。
SLAM 技术，简单来说，就是让机器人在未知环境中一边移动一边构建环境地图，同时利用这个地图来确定自己的位置。
想象一下，当你走进一个完全陌生的黑暗房间，你需要在摸索中了解房间的布局，并且清楚自己在这个布局中的位置，这就是移动机器人面临的挑战，而 SLAM 技术就是帮助它们解决这个难题的“法宝”。
为了实现这一目标，移动机器人通常会配备多种传感器，比如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器就像是机器人的“眼睛”，能够收集周围环境的各种信息。
以激光雷达为例，它通过发射激光束并测量反射回来的时间和强度，来获取周围物体的距离和形状。
摄像头则可以捕捉图像，提供更丰富的视觉信息。
在收集到这些原始数据后，接下来就是对数据进行处理和分析。
这涉及到一系列复杂的算法和数学模型。
一种常见的方法是基于特征提取的算法。
通过从传感器数据中提取出有代表性的特征，比如点、线、面等，然后将这些特征与之前构建的地图进行匹配和对比，从而确定机器人的位置和姿态。
另一种方法是基于滤波的算法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。
这些滤波算法可以对机器人的位置和地图进行估计和更新，以逐步提高精度。
在 SLAM 技术中，地图的表示形式也是多种多样的。
常见的有栅格地图、特征地图和拓扑地图。
栅格地图将环境划分为一个个小格子，每个格子表示环境中的一个区域，这种地图直观易懂，但数据量较大。
特征地图则重点关注环境中的显著特征，如墙角、柱子等，数据量相对较小，但对特征的提取和描述要求较高。
移动机器人同时定位和地图创建的一种新方法
ｔｖ ｌ ｉｅ ｙ，ａ ｄ ｍｕｔｐ ｅ ｐ ｒｉｌ ｌｅ ｓａ ｅ ａ ｐ ｉｄ ｔ ｓｉ ｔ ｈ ｏ ｏ ｏ ｉｉｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｏ ｓａ ｌ ｏ ｉｉ ｎ ｎ ｌ ｌ ａ ｔｃｅ ｆ ｔ ｒ ｐ ｌｅ ｏ ｅ ｔｍａｅ ｔ ｅｒ ｂ ｔｐ ｓｔ ｎ ｈ ｂ ｔｃ ｅ ｐ ｓｔｏ ｉ ｉ ｒ ｏ
Ｊｎ ０ ６ ｕ ｅ２ ０
移 动 机 器 人 同 时 定 位 和 地 图 创 建 的 一 种 新 方 法
厉 茂 海 ， 炳 熔 洪
（ 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学 院， 黑龙江 哈尔滨 １０ ０ ） ５０ １
摘 要 ： 了实现 室 内环 境 中移动 机 器人 的 同时定位 和地 图创 建 ， 出 了一 种新 方 法 ， 方 法应 为 提 该 用顺序 蒙特 卡 罗方法 ， 定位 和地 图 生成分 成状 态估 计 和参 数 估 计 ， 用 多粒 子 滤 波 器 实现 同 把 应 时估 计机 器人 位 置和 障碍 物位 置 。环境 感知 采 用机 器人 自身配置 的声 纳传 感 器 ， 用哈 夫 变换 应 提取 环境 障碍 物边 界特 征 ， 直线近似 表 示 ， 用 并提 出 了一 种 可 靠 的特 征 匹配 方 法。Ｐｏ ｅｒ ｉｎｅ ２移 动机 器人 在 实际 室 内环 境 中完成的 实验证 明 了该 方法 的可 行性 。
Ａｂ ｔａ ｔ ｈｓｐ ｐ ｒｐ ｏ ｉｅ ｏ ｅ ｔｏ ｅ ｌ ｅｔｅｍｏ ｉ ｏ ｏ ｄ ｏ ｉ ｌ ｎ ｏ ｓｌｃ ｌ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｉ ａ ｅ ｒｖｄ ｓａｎ ｖ ｌ ｍｅｈ ｄｔ ｒａｉ ｈ ｂｌ ｒｂ ｔｉ ｏ ｒｓ ｏ ｚ ｅ ｎ ｍｕｔ ｅ ｕ ｏ ａｉ ａ —
ｉｓ ｌ． Ｔ ｕ ｈ Ｔｒ ｎｓｏ ｓ ｕ ｅ ｒｅ ｔａ ｔ ｇ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ｂｓａ ｌ ｉ ｔｆａ ｕ ｅ ｆｏ ｔ ｅ ｓ ｎａ ｔｅｆ ｈｅ Ｈｏ ｇ ａ ｆ ｒ ｉ ｓ ｄ ｆ ｘ ｒ ｃｉ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔｏ ｔ ｃｅ ｌｍｉ ｅ ｔ ｒ ｒ ｍ ｈ ｏ ｒ ｍ ｏ ｎ
SLAM经典入门教程
SLAM经典入门教程SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指机器人或移动设备在未知环境中同时实现自身定位和环境地图构建的技术。
SLAM技术广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
下面是一个经典的SLAM入门教程，帮助初学者了解SLAM的基本概念和实现方法。
一、SLAM的基本概念1. 定位（Localization）：机器人或移动设备在地图中确定自身位置的过程。
2. 地图构建（Mapping）：机器人或移动设备在移动过程中构建环境地图的过程。
3. 同步（Simultaneous）：指机器人或移动设备在进行定位和地图构建时同时进行，相互依赖、相互影响。
4. 自身定位误差（Self-localization error）：机器人或移动设备定位的准确性，影响其整体性能。
5. 地图构建误差（Mapping error）：机器人或移动设备构建环境地图的准确性，影响其对环境的理解能力。
二、SLAM的实现方法1.基于视觉的SLAM：利用摄像头或激光传感器获取环境信息，通过图像处理、特征提取、匹配等算法实现定位和地图构建。
2.基于激光雷达的SLAM：利用激光传感器扫描环境，通过计算得出物体的距离和位置，从而实现定位和地图构建。
3.基于惯性测量单元（IMU）的SLAM：利用加速度计、陀螺仪等传感器获取机器人的加速度和角速度信息，通过积分计算位姿，实现定位和地图构建。
4.基于里程计的SLAM：利用机器人的里程计测量轮子转动的距离，通过计算位姿变化来实现定位和地图构建。
三、经典SLAM算法1. EKF-SLAM（Extended Kalman Filter SLAM）：基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM算法，利用状态估计和协方差矩阵来实现定位和地图构建。
2. FastSLAM：基于粒子滤波器的SLAM算法，将地图分解为多个粒子，每个粒子都有自己的状态和权重，通过多次重采样来更新地图。
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Step3: 声纳传感器不断获得周围环境信息, 对声纳数据应用滤波算法, 尽量减小噪声的影响, 应用哈夫变换创建地图, 直到机器人超过该栅格 的安全距离为止, 转 Step1.
Step4: 老的栅格消失, 同时, 又创建了一个新 的栅格, 新形成的栅格以机器人走出的前一个栅 格安全距离边界点为中心, 也就是当它超过了安 全区域的界限时就以当前机器人的位置为中心形 成一个新的栅格, 转 Step1.
如聚类算法和滤波算法.
3 定位算法
Step1: 在 t 时刻通过传感器获得了机器人位 姿测量值 mt , 该值同时应用到地图创建和定位两 个算法.
Step2: 假设在前一个 t - 1 瞬时地图创建已 经产生了局部地图模型, 否则调用地图创建算法 进行地图创建. 该模型提供对机器人的位姿估计 参数用 pt- 1 表示, 判断 mt 中的信息与pt- 1 是否一 致, 如果一致转 Step3, 否则转 Step4.
LI Mao- hai, HONG Bing-rong, LUO Rong- hua
( School of Computer Science and Technology , Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China, E-mail: limaohai@ hit. edu. cn)
移动机器人的同时定位和地图创建问题( S-i multaneous Localization and Map Building: SLAM) 描 述如下: 移动机器人从初始位置, 经过一系列的位 置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信 息, 移动机器人的目标是处理这些传感器数据, 确 定机器人的位姿, 并且同时创建环境地图. 要想开 发一个有效的 SLAM 系统, 关键是选择好环境的 描述方法, 通常的地图描述方法有栅格法[ 1] 和特 征提 取法[ 2] , 还有拓扑方 法[ 3] 和 蒙特卡罗法[ 4] . 为解决同时地图创建和定位问题, Thrun[ 5] 提出了 一种基于陆标的地图创建和定位的方法, 但定位 不是 实时 的 并 且要 求 陆 标是 人 工 设置 的. Ya-
正弦曲线:
xi sin H+ y i cos H= Q.
( 1)
哈夫变换( HT) 的实现是基于参数离散化的.
如果 H和 Q的值被离散化, 可以形成一个累加矩
阵 A( H, Q) . 参数 H被离散化成值 Hk, k = 1, ,, n, Hk - Hk- 1 = $H. 特征点( x i , y i ) 的哈夫变换按照
系统的坐标系统分为全局坐标系 Ca = ( ax, ay, ath )T 和机器人坐标系 Cr = ( x , y , H)T . 全局 坐标系以机器人出发点为坐标原点( 0, 0, 0) , 通过 里程计的累积, 机器人在全局坐标系统中相对于 起始点的位姿定义为 X = ( ax , ay, ath) T. 机器人
前声纳的相对角. 此时, 假设机器人在全局坐标
系中的坐标为( aRx ,
aRy ,
a
R th
)
T,
声纳所 测到的物体
在机器人坐标系统中的坐标为( xjr , yjr , ajr )T , 则经
过坐标变换, 该物体在全局坐标系中的坐标( ax,
ay, ath )T 表示为
ax =
ay
cos aRth - sinaRth
行性.
关键词: 同时定位和地图创建; 声纳传感器; 基于栅格的 概率模型; 哈夫变换
中图分类号: TP24
文献标识码: A
文章编号: 0367- 6234( 2004) 07- 0874- 03
Simultaneous localization and map building for mobile robot
如图 1 所示, 位置 1、2、3 都在安全边界之内, 栅格不需要新的创建, 当机器人超过安全区域时, 下一个新的栅格就会形成, 并且以机器人的当前
位置即位置 4 为中心.
图 1 移动栅格
211 坐标转换
坐标转换实现的是: 把在机器人坐标系中测
得物体的位置转换到全局坐标系统中的位置. 当
机器人在栅格 i 中时, 它的位置按照全局坐标系
确性, 但是实际情况, 量子化程度过小会增加算法
复杂度, 影响效率, 因此合适的选择 $H和 $Q是有
必要的, 这可以通过多做几次实验来确定累加矩
阵最好的可能结果.
2) 实验表明往往由于累加矩阵的量子化错
误使哈夫变换提取的线段数远远超过要求的线段
数, 这样会使输出结果非常复杂, 为了保留最主要
的线段, 需要应用相关的算法对结果进一步处理,
Abstract: A map is built and updated immediately through sonar sensor. The local map is a grid- based probabilist ic model: the work environment is decomposed into grids and every grid takes up a value, which indicates the probability of an obstacle in grids. The map is built through Hough transform. The map building combines with the sonar data obtained from a filter algorithm to realize the localization. Experimental results show the feasibility of this method . Key words: simultaneous localization and map building; sonar sensor; grid- based probabilist ic model; Hough transform
此提出的 环境表示 是一个 线段集 合: W =
[
w
T 1
w
T 2
,] T
.
2 地图创建算法
采用基于栅格的概率模型. 该方法仅基于由 超声波传感器获得的数据, 应用移动局部栅格的 概念, 算法描述如下.
Step1: 机器人从初始姿态 X 0 = ( ax , ay , ath) T = ( 0, 0, 0)T 开始探测周围环境, 这时, 声纳传感 器涉及的区域形成静态的方形栅格, 栅格以当前 机器人位置为中心.
统表示为( axr , ayr , athr )T , 声纳在机器人坐标系统
Cr
中得
到的
测距
数据
s
j r
,
j=
0, ,, 15, 描述为
xjr = ( sjr + r) cos( ajr ) , yjr = ( sjr + r ) sin( ajr ) ,
ajr = 2215 # j .
其中, r 是机器人半径, ajr 是第j 个声纳相对于正
进行实验寻找错误迅速递增的边界点. 试验发现
当距离大于 4 m 后错误迅速增加, 因此, 栅格的内
部安全边界确定为距离栅格中心 315 m.
# 876 #
哈尔滨工业大学学报
第 36 卷
213 地图创建的哈夫变换
哈夫变换( Hough Transform: HT ) 是对灰度图
像检测直线和其他参数曲线的一种方法. 在 x -
第 36 卷 第 7 期 2 0 0 4 年7 月
哈尔滨工业大学学报 JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Vol1 36 No17 July, 2004
移动机器人的同时定位和地图创建方法
厉茂海, 洪炳 , 罗荣华
( 哈尔滨工业大学 计 算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001, E-mail: limaohai@ hit. edu. cn)
人的当前位置作为中心, 就会形成新的栅格 i +
1, 但是, 当机器人即将穿过栅格 i 时, 必须知道在
机器人的前面是什么. 由于这个原因, 定义了一
个内部的安全边界, 如图 1 所示的点划线, 当机器
人过点划线时, 就会产生一个新的局部栅格.
为了确定安全边界, 需要从栅格中心进行测
量, 根据超声波传感器的测量范围, 在这个范围内
1建模
111 机器人建模 本方法在 Pioneer 2 移动机器人上实现. 它是
一个三轮机器人, 前面是两个主动轮, 身体后面是 一个万向 从动轮, 在 身体 上方 装有 Pan- T ilt Zoom( PTZ) 视觉传感器, 里程计传感 器位于驱动 系统中, 提供对机器人位置估计 ( ax, ay, ath )T .
Step3: 结合 t - 1 时刻对机器人的位姿估计 pt- 1 与 t 时刻传感器得到的测量值mt 提供新的对 机器人的位姿估计 pt , 转 Step1.
式( 1) 可以对 n 个Hk 值计算 Q. Q值可以被离散化 成 m 个离散的值 Qk, k = 1, ,, m 满足Qk - Qk- 1 =
$Q, 并且相应的累加矩阵 A( Hk, Qk) 是递增的. 该
过程对所有的特征点重复.
哈夫变换( HT) 有许多要注意的问题:
1) 尽管认为对 H和 Q量子化越小 移动机器人的同时定位和地图创建方法
# 875 #
坐标系的 x 轴是机器人平移的速度向量, y 轴是
身体的左侧方向. 通过如下公式可以得到机器人