轮式移动机器人FastSLAM算法研究

移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行地图构建有助于机器人对环境的准确理解,是机器人进一步完成各种复杂智能任务如路径规划和避障等的关键和前提.通过对移动机器人未知环境中定位和地图创建问题进行讨论,设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下三维信息的路标数据库,获得全局环境下特征地图的同时,完成了轮式移动机器人的导航.实验显示了构图方案的可行性.

基于特征地图的移动机器人EKF-SLAM和FastSLAM算法自主导航研究

对移动机器人未知环境中自主导航和SLAM(即时定位与构图)问题进行讨论。设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下三维信息的路标数据库,并获得全局环境下特征地图;提出了一种基于Python平台分析移动机器人自主导航鲁棒性的方法,通过在Python平台下引入扩展模块NumPy、PyLab构建仿真平台,对不同噪声环境下EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波器)和FastSLAM算法的导航过程进行了研究。实验显示了构图方案和仿真平台的可行性。