移动机器人室内地图构建与定位技术探究

"移动机器人室内地图构建及定位方法的研究" 这篇工学硕士学位论文主要探讨了移动机器人在室内环境中的地图构建和定位技术。作者靳新辉在哈尔滨工业大学的指导下，研究了这一关键领域，重点关注低成本、低功耗和高可靠性的解决方案，适应家用机器人的需求。 在室内导航和操作任务中，机器人的环境认知和自我定位是核心问题。论文提出了一种基于家用室内移动机器人平台的方法，首先在已知初始位置的情况下，利用环境的拓扑路径构建栅格地图。栅格地图是一种将环境离散化的方法，便于机器人理解和处理复杂空间信息。通过引入绝对路标，确保了地图的重复精度，即使在未知环境中也能准确反映环境结构。 接着，论文介绍了一种基于粒子滤波器的定位方法，用于处理初始位置未知的情况。粒子滤波器是一种概率滤波算法，能够有效地处理非线性和不确定性问题，非常适合机器人的实时定位。该方法通过对大量随机样点（粒子）的权重更新来估计机器人的状态，从而实现全局定位。 论文的主要工作包括： (1) 栅格地图构建：结合贝叶斯理论和灰色系统理论，提出了超声波模型和数据更新模型的BG融合算法，提高了地图构建的准确性。 (2) 位姿估计：利用粒子滤波器进行机器人位姿估计，即使在初始位姿未知的情况下也能实现精确的定位。 (3) 实验验证：通过实际实验验证了所提算法的正确性和效率，证明了这种方法在移动机器人定位和导航中的有效性。 这篇论文的研究成果对于移动机器人技术的发展具有重要意义，特别是在家用机器人领域，为实现更加自主和智能的机器人行为奠定了基础。