移动机器人原理与技术 课件 第5、6章 移动机器人路径规划与避障、 移动机器人同时定位与建图.ppt

6.2.3移动机器人传感器观测的概率表示实际应用系统中，一般下式函数来表示：h(·)称为观测模型，vk为传感器本身存在或测量方式引起的噪声。移动机器人系统是一个动态随机系统，由移动机器人状态传递概率和传感器观测概率共同描述，对应的时间生成模型又称为隐马尔可夫模型或者动态贝叶斯网络。6.3基于滤波的移动机器人SLAM滤波算法框架6.3.1贝叶斯滤波的时间更新贝叶斯法则是贝叶斯滤波推导的基础，根据概率问题中的边缘概率法则，时刻系统的后验概率可分解为：由条件概率的链式法则，有下式成立：由于移动机器人的运动是马尔可夫的，Xk仅与Xk-1和uk有关，所以有：6.3.1贝叶斯滤波的时间更新又因为Xk-1与k时刻的控制量uk无关，则由此当已知k-1时刻的联合后验概率和k时刻的控制量uk，得到：上式即为贝叶斯滤波的时间更新过程。6.3.2贝叶斯滤波的测量更新若传感器在k时刻的观测量为Zk，由贝叶斯法则可知下式成立：按马尔可夫假设，观测量条件Zk独立于过去的测量Z1:k-1和控制量uk，有下式成立：6.3.2贝叶斯滤波的测量更新与X无关，用η表示，称为正则化参数上式(描述了贝叶斯滤波的测量更新过程。6.4基于滤波的移动机器人及环境的模型6.4.1移动机器人运动模型1．基于里程计的运动模型移动机器人位姿变化的大小通过安装在其驱动车轮上的光电编码器来推算，根据编码器码盘输出的脉冲个数、码盘转数和车轮半径，计算出驱动车轮在给定时间内转过的弧度，进而计算出驱动车轮运动的距离。设Δt时间内光码盘输出的脉冲数为N，光码盘为p线/转，驱动车轮半径为r，则该驱动车轮运动的距离Δd为：6.4.1移动机器人运动模型1．基于里程计的运动模型对于具有两个驱动轮的轮式移动机器人，假设按照上式计算出的左右两个驱动车轮的移动距离分别为ΔdL和ΔdR，移动机器人从状态移动到，则移动机器人的移动距离表示为，移动机器人转动的角度为，L为移动机器人车轮间距。6.4.1移动机器人运动模型1．基于里程计的运动模型移动机器人运动模型若由移动机器人移动距离和转动的角度表示移动机器人的输入控制变量移动机器人的运动半径可表述为：6.4.1移动机器人运动模型1．基于里程计的运动模型在移动机器人运动中，基于里程计的运动模型同时考虑了移动机器人移动的距离变化和转动的方向角变化，更有效地逼近移动机器人运动的实际轨迹。基于里程计的移动机器人运动模型可描述为：在时间Δt内，机器人路径为弧长ΔDk，偏转角度为Δφk。5.3.2基于蚁群算法的路径规划1.蚁群算法原理机有哪些信誉好的足球投注网站之中，找到最优解的难度增大，收敛过慢;若β过大，则算法的收敛速度提高，但收敛性能可能会变差。为避免信息素浓度过大淹没启发式信息，需在所有蚂蚁走过一个循环后，对路径上残留的信息素进行更新处理。t+n时刻在路径(i,j)上的信息素浓度可以按下式调整：5.3.2基于蚁群算法的路径规划1.蚁群算法原理ρ表示信息素挥发因子，路径上的信息素不会持久存在，而是会随着时间挥发掉一部分，因此信息素挥发因子的大小对蚁群算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和收敛速率有着直接的影响，当ρ过小时，算法具有较强的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力和随机性，但收敛速度慢；当ρ过大时，蚂蚁以前有哪些信誉好的足球投注网站过的路径再次被选择的概率增大，全局有哪些信誉好的足球投注网站能力较弱。是一个比例，因此它的取值范围在0,1之间。5.3.2基于蚁群算法的路径规划1.蚁群算法原理根据信息素更新问题，存在三种不同的模型，分别是蚁密系统(Ant-DensitySystem)模型、蚁量系统(Ant-QuantitySystem)模型和蚁周系统(Ant-CycleSystem)模型，其主要区别在于的计算方式不同。蚁密系统模型：5.3.2基于蚁群算法的路径规划1.蚁群算法原理蚁量系统模型：蚁周系统模型：5.3.2基于蚁群算法的路径规划1.蚁群算法原理2.蚁群算法的基本步骤（1）设置相关参数并初始化。在利用蚁群算法求解问题之前，要先定义算法中所包含的所有参数，并指出每一个参数的含义，并结合实际案例逐一进行赋值操作。在基本蚁群算法中，需要进行初始化的参数有总迭代次数、种群规模、信息素挥发系数等。（2）生成初始可行路径。蚁