動態(tài)環(huán)境下移動機器人定位及地圖創(chuàng)建.pdf

1、動態(tài)復(fù)雜環(huán)境下移動機器人的地圖創(chuàng)建一直是研究機器人學(xué)的熱門問題。當環(huán)境中存在動態(tài)障礙物時，激光傳感器掃描產(chǎn)生的數(shù)據(jù)點會出現(xiàn)錯誤匹配，同時由于機器人自身傳感器的限制會創(chuàng)建出不一致的全局地圖，從而導(dǎo)致機器人在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下全局定位失敗。為了解決上述問題，本文提出了動態(tài)障礙物檢測及偽數(shù)據(jù)點濾除的方法、基于融合隨機梯度下降法和非線性最小二乘法的全局優(yōu)化算法和基于采樣匹配性規(guī)則的擴展蒙特卡洛算法。具體創(chuàng)新點如下：
　　(1)首先提出了動態(tài)障

2、礙物檢測及偽數(shù)據(jù)點濾除的方法。激光傳感器掃描產(chǎn)生的數(shù)據(jù)點中通過取出連續(xù)的3幀觀測數(shù)據(jù)，結(jié)合給定的誤差判定公式和累積函數(shù)公式判定是否為動態(tài)障礙物，當判定為動態(tài)障礙物時采用濾除此數(shù)據(jù)點的方式來創(chuàng)建柵格地圖。
　　(2)其次針對機器人自身攜帶傳感器的限制以及周圍環(huán)境噪聲帶來的全局地圖不一致的問題，本文提出了基于融合隨機梯度下降法和非線性最小二乘法的全局優(yōu)化算法，算法結(jié)合二者的優(yōu)點，簡化了計算的復(fù)雜度，同時避免了算法迭代時的步長偏多問題，