室内自主移动机器人定位方法研究综述

定位是确定机器人在其作业环境中所处位置的过程．应用传感器感知信息实现可靠的定位是自主移动机器人最基本、也是最重要的一项功能之一．本文对室内自主移动机器人的定位技术进行了综述，提出了一种通用的控制结构，对其中与定位相关的地图结构、位姿估计方法进行了详细介绍，指出了地图构造、全局定位、数据关联、同步定位与地图构造、信息融合及协同定位所应用的方法及存在的问题．     

自主移动机器人室内定位方法研究综述

自主移动机器人的室内定位作为机器人研究领域中最基本的问题已被广泛研究。根据定位技术和传感器的不同,将室内定位方法分为航迹推算定位、地图匹配定位和基于信标定位三类。详细介绍了超声波网络定位系统和基于无线射频识别（RFID）的定位方法。对几种基于概率的定位算法做了分析和对比,并对自主移动机器人室内定位方法的研究方向做了展望。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述

综述了自主式移动机器人导航技术,对其中的同步定位与地图创建、路径规划以及多传感器信息融合等技术进行了详细的分析,并从基于地图、基于环境和基于行为3个方面全面地阐述了移动机器人路径规划技术的研究现状.对当前的研究热点SLAM技术、遗传算法和基于行为的规划算法等进行了较为详细的介绍和分析.同时,展望了移动机器人导航技术的发展趋势.     

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创建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。针对国内外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,重点介绍了机器人的地图创建方法类别、基于概率理论的自主定位方法、同时定位与地图创建的问题描述及研究方法等方面的发展现状及存在的不足。     

基于环境特征的机器人同时定位与地图创建

移动机器人同时定位和地图创建是实现移动机器人完全自主导航的关键.本文提出了一个通用的移动机器人同时定位与地图创建基本框架,接着对扩展卡尔曼滤波器算法进行了详细的分析,最后通过基于点特征和扩展卡尔曼滤波器的同时定位与地图创建仿真实验,验证了框架的可行性.目的是为开展同时定位与地图创建的研究提供一种可行的研究方案,以推动我国移动机器人技术的发展.     

自主移动机器人的室内结构化环境地图创建

定位与地图创建是自主移动机器人领域研究的重要课题.本文阐述了一种以扩展卡尔曼滤波算法为主要框架,运用直接位姿控制模型描述机器人运动的算法,实现了机器人在室内结构化环境中的同时定位和地图创建.仿真与实验结果表明,里程计信息无法满足定位和创建环境地图的要求,本文算法则能够实现机器人的精确定位.并生成满足一致性要求的地图.     

基于移动机器人的GPS轨迹生成及定位研究

根据GPS工作原理,设计了GPS定位模块,并将其应用于移动机器人的定位及导航中。分别在室外和室内对安装有GPS定位模块的移动机器人进行实验,设定起点和终点,使机器人通过实验路段。将室外实验结果文件导入谷歌地图中,可在谷歌地图上生成机器人运动轨迹并实时观察到机器人所处的位置;采用Matlab对室内实验结果进行处理,结果表明GPS定位模块可在室内实现移动机器人路径回放功能。     

基于RGB-D相机的室内移动机器人自定位方法

精准可靠的自定位是移动机器人实现多机协同、路径规划与控制决策等自主能力的基础。因此,室内服务机器人作为移动机器人的典型代表,要求能够实时进行自定位,并且有效地避开各种静态和动态障碍物。基于此,提出一种基于RGB-D相机的室内移动机器人自定位方法,该方法利用Hough变换对机器人建立的环境地图进行线特征提取,并建立环境模型误差查找表,将非结构化环境中的自定位问题转化为结构化环境中的自定位问题,然后利用匹配优化算法实现自定位。实验结果表明,采用所提出的方法,机器人能够实现室内环境下实时精确的自定位。     

基于扫描匹配预处理的即时定位与地图创建

研究了室内自主移动机器人的即时定位与地图创建问题。分析了目前解决SLAM问题的方法,提出了基于扫描匹配预处理的即时定位与地图创建,用扫描匹配为SLAM提供机器人先验位姿信息。对实验结果和数据的分析,得出了所提出方法可进一步提高SLAM的精度和鲁棒性。     

移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建

该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性.     

基于RGB-D信息的移动机器人SLAM和路径规划方法研究与实现

移动机器人在各种辅助任务中需具备自主定位、建图、路径规划与运动控制的能力。本文利用RGB-D信息和ORB-SLAM算法进行自主定位,结合点云数据和GMapping算法建立环境栅格地图,基于二次规划方法进行平滑可解析的路径规划,并设计非线性控制器,实现了由一个运动底盘、一个RGB-D传感器和一个运算平台组成的自主移动机器人系统。经实验验证,这一系统实现了复杂室内环境下的实时定位与建图、自主移动和障碍物规避。由此,为移动机器人的推广应用提供了一个硬件结构简单、性能良好、易扩展、经济性好、开发维护方便的解决方案。     

SLAM in Indoor Environments using Omni-directional Vertical and Horizontal Line Features

An autonomous mobile robot must have the ability to navigate in an unknown environment. The simultaneous localization and map building (SLAM) problem have relation to this autonomous ability. Vision sensors are attractive equipment for an autonomous mobile robot because they are information-rich and rarely have restrictions on various applications. However, many vision based SLAM methods using a general pin-hole camera suffer from variation in illumination and occlusion, because they mostly extract corner points for the feature map. Moreover, due to the narrow field of view of the pin-hole camera, they are not adequate for a high speed camera motion. To solve these problems, this paper presents a new SLAM method which uses vertical lines extracted from an omni-directional camera image and horizontal lines from the range sensor data. Due to the large field of view of the omni-directional camera, features remain in the image for enough time to estimate the pose of the robot and the features more accurately. Furthermore, since the proposed SLAM does not use corner points but the lines as the features, it reduces the effect of illumination and partial occlusion. Moreover, we use not only the lines at corners of wall but also many other vertical lines at doors, columns and the information panels on the wall which cannot be extracted by a range sensor. Finally, since we use the horizontal lines to estimate the positions of the vertical line features, we do not require any camera calibration. Experimental work based on MORIS, our mobile robot test bed, moving at a human’s pace in the real indoor environment verifies the efficacy of this approach.     

激光测距在移动机器人自主导航中的应用

移动机器人在运动范围内需要有足够的传感器信息可供利用来进行自主导航,在完全未知的环境中,由机器人依靠其自身携带的传感器所提供的信息建立环境模型是机器人进行自主定位和导航的前提之一。介绍了激光测距在移动机器人自主导航中的应用研究;通过二维测距传感器对其周围环境进行扫描,提出了自主导航中地图创建、定位如何用二维扫描获得三维数据流的算法描述,并实验验证该算法的运用使机器人获得一个很好的三维视觉结构图。     

A faster path planner using accelerated particle swarm optimization

The idea of placing small mobile robots to move around in a large building to detect potential intruders has been around for some time. However, there are still two major hurdles to overcome: to locate itself in the environment and to make a decision on how to move around safely and effectively at a reasonable computation cost. This paper describes a mathematical model for developing a scheme for an autonomous low cost mobile robot system using visual simultaneous localization and mapping and accelerated particle swarm intelligent path planner. The results indicated that this system could provide a solution for the problem of indoor mobile robot navigation. Advances in computer technology make this technique a cost effective solution for a future home service robot.     

动态环境中移动机器人地图构建的研究进展

大部分现有的移动机器人地图构建方法都是基于静态环境的假设,而实际应用中移动机器人的工作环境是随时间变化的.综述了动态环境中移动机器人地图构建的最新研究进展,介绍了基于地图、基于运动和基于跟踪的检测动态障碍物的各种方法,分析比较了动态环境中移动机器人过滤运动障碍物传感器观测信息和结合运动障碍物传感器观测信息构建环境地图的主要方法,并总结了各种方法的优缺点.探讨了动态环境中移动机器人地图构建存在的难点问题,并展望了该领域的研究方向.     

一种基于声纳信息的地图创建方法

地图创建是实现机器人在未知环境中自主导航的关键。该文对移动机器人在地图创建中所收集的不确定传感信息进行研究,分析声纳传感器的散射和镜面反射特性,提出一种改进的概率栅格的地图创建方法。该方法将距离信任因子引入到声纳传感器模型。利用该模型,实现移动机器人的自主地图创建,并有效地减少由于声纳传感器所引起的不确定性。通过机器人平台上进行的实验表明该方法的有 效性。