"室内机器人视觉定位与建图的SLAM技术研究"

室内机器人的视觉定位与建图是一个关键的问题，在机器人导航、智能家居、无人驾驶等领域具有广泛的应用前景。传统的定位与建图方法存在累积误差问题，而如果机器人能够识别自己曾经去过的地方，就可以大幅消除累积误差，提高定位与建图的精度。 本研究选取清华大学的高翔博士学位研究生作为研究对象，通过导师宋靖雁教授和副导师张涛教授的指导，开展了关于室内机器人的视觉定位与建图的研究工作。 研究的目标是使用机器人的视觉信息进行定位与建图，通过机器人对环境的感知和对自身位置和姿态的估计，实现室内环境地图的构建。具体而言，研究包括以下几个方面：问题建模、经典方法、系统实现和实验验证。 在问题建模方面，研究采用了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）方法和基于粒子滤波器的 SLAM方法。这两种方法都是常见的解决定位与建图问题的方法，可以从不同的方面对机器人的位置和姿态进行估计，进而构建环境地图。 在经典方法方面，研究对比了基于 EKF 的 SLAM和基于粒子滤波器的 SLAM的优缺点。基于 EKF 的 SLAM方法具有较好的实时性，但容易受到状态估计误差的影响；而基于粒子滤波器的 SLAM方法能够更好地处理非线性问题，但计算复杂度较高。研究比较了这两种方法在不同场景下的表现，并对它们的各种参数进行了优化。 在系统实现方面，研究搭建了机器人实验平台，包括了视觉传感器、定位传感器和控制系统。研究开发了相应的算法和程序，实现了机器人的环境感知和自身位置估计等功能。 在实验验证方面，研究进行了一系列的实验，验证了所提方法的有效性和性能。实验结果表明，基于 EKF 的 SLAM方法在实时性和稳定性方面表现较好，适用于快速变化的环境；而基于粒子滤波器的 SLAM方法在处理非线性问题和精度要求较高的场景下表现较好。 本研究的工作计划包括对现有方法的改进和优化，对新的算法和技术的研究和应用，以及对实验结果的进一步分析和验证。研究还将探索机器人的自主导航和路径规划等问题，进一步提高机器人的定位与建图能力。 总之，室内机器人的视觉定位与建图是一个具有重要研究价值和实际应用意义的课题。本研究通过对问题建模、经典方法、系统实现和实验验证的研究，提出了一种基于机器人视觉的定位与建图方法，并通过实验证明了该方法的有效性和性能。未来的研究将进一步完善该方法，并探索更多的算法和技术，以提高室内机器人的定位与建图能力。