移动机器人的导航定位和地图构建技术综述.pdfVIP

Chi衄New and 1旮hnoIo酊e8PH‘lucb●■k■■饵篮工塔‘山已_工■ cn；。№M。硒篇磁揣．瞄囵囫冒渔誓困 高新技术 移动机器人的导航定位和地图构建技术综述 王丽杨 陈明 (顺德职业技术学院，广东佛山528333) 摘要：在非结构环境或动态环境下，移动机器人必须学会如何导航。目前相关的研究主要集中于机器人定位和地图构建两个方面。 本文介绍了移动机器人的主要特征和发展概况，分析了移动机器人定位技术的研究动态，总结了移动机器人地图构建的主流技术和 发展趋势，为进一步的研究工作建立了基础平台。 关键词：移动机器人；定位；地图构建 中图分类号：TP39l 文献标识码：A 20世纪60年代．工业大发展将工业机器人简化策略就催生了不同的定位算法。依据机器 试图采用迭代算法来找到最可信的地图，它较 带人工厂，从而将人类从危险繁杂的体力劳动 人的位置信度，算法主要分为两大类：当机器人 好地解决了传感器测量和真实世界之间的一致 中解放出来。随后，工业机器人与其他生产过程 的位置信度由多元高斯密度函数来建模时。一 性问题。 结合起来，继而产生了更多灵活性与智能性的 般采用基于卡尔曼滤波器的方法；当机器人的 近来．有研究者对动态环境的地图构建问 要求。近年来，传统制造机器人r仃场之外又产生 位置信度由多模密度函数来建模时。一般采用 题展开讨论。因为许多机器人的现实应用都在 了新的市场需求(例如清洁、排爆、建筑、造船、 马尔可夫定f蕾算法。由单模密度函数建模的机 非静态的环境中进行，故此fnJ题极具研究价值。 农业等)。人[1老龄化更增进了满足人类社会需器人位置信度只对局郭定位有效，基_j二膏尔曼 采用随时间变化缓慢移动路标的假设，卡尔曼 求的服务机器人的开发，而各类移动机器人的 滤波器的技术可有效跟踪此类机器人的位置。 滤波器方法ur被用来构建动态环境的地图；相 快速发展正满足丁这样的市场需求。 屿尔可夫定位算法的具体操作策略依状态 似的，用随时间变化逐渐减少栅格的方法．也是 l移动机器人概述 空间所用的离散化方法不f司而不同。由于低分 动态环境中地图构建问题的一种探索。目前已 移动机器人与传统_丁qp机器人(机器人操辨率的原因，这类A法只对基于路标的机器人 有多种算法考虑了环境的动态性，然而仍有许 作臂)相比．具有移动功能．住代替人从事危险、 定位有效。为了在高分辨肇隋况下处理多模概 多问题有待解决．例如，如何区分环境的动态部 恶劣(如辐射、有毒等)环境F作业和人所不及率密度函数，状态空间中有意义的部分将被离 分和静态部分，如何在地图上表示这些信息等。 的(如字宙空问冰下等)环境作业方面，比一般 散化．并用以逼近机器人的位置信度。例如，可 目Ij{『，移动机器人正在由实验样机逐步走 机器人有更大的机动性、灵活性。 采用分段常函数展开的方式进行离散化。这类 向实际应用。移动机器人最直接的服务应用领 移动机器人随其应用环境和移动方式的不 方法中，常用的是基—F栅格的马尔可夫定位算 域包括清洁、家居服务等。例如，自动真率吸尘 同，研究内容也有很大差别。其共同的荩本技术 法．虽然这种算法对伞局定位十J分有效，但其计 器和割草机利用移动导航领域的所有研究来从 有传感器技术、移动技术、操作器、控制技术、人 算量非常大。最后，机器人的位置信度可由一系 事家务劳动，展现了可观的市场前景。移动机器 T智能等方面。它有相当于人的眼、耳、皮肤的 列带有权值的机器人f讧置随机样本(或粒子)，人同样显示了作为博物馆导游，以及作为办公 视觉传感器、听觉传感器和触觉传感器。移动机 以及基于观测变量的约束条件来表达。快速采 室、医院和其它公共场馆J：作助手的潜能：这一 构有轮式(如四轮式、两轮式、全方向式、履带 样及其表示任意概率密度函数的能力使得高效 类的移动机器人注重动态环境中的智能导航、 式)、足式(如六足、四足、两足)、混合式(用轮子的全局定