基于细化算法的移动机器人拓扑地图创建与多机器人融合研究

该文档是山东大学的一篇硕士学位论文，主要探讨了人工智能与机器学习在移动机器人拓扑地图创建中的应用。论文首先介绍了人工智能和机器学习在移动机器人系统环境地图构建领域的背景、发展历程以及当前的研究现状。作者强调了环境空间表示方法的重要性，如移动机器人常用的传感器，如激光雷达、摄像头等，这些传感器数据的融合对于精确建图至关重要。 论文的核心内容分为两部分：一是基于细化算法的移动机器人拓扑地图创建。章节详细阐述了Voronoi图的概念及其在机器人路径规划中的作用，细化算法在此过程中的应用，包括算法的定义、基本步骤和判断标准。通过仿真实验，作者展示了细化算法在生成拓扑地图方面的效果。 第二部分涉及多移动机器人系统拓扑地图融合。论文讨论了多机器人地图融合的原理，包括拓扑地图的数学模型、图像变换技术，以及如何通过穷尽搜索和Iterative Closest Point (ICP)算法来寻找最优的融合参数。具体实验部分，作者展示了采用图像配准结合穷尽搜索和ICP算法在实际场景中的地图融合效果，并对优化函数的判断标准进行了分析。 论文的最后，总结了研究的成果，对未来的研究方向进行了展望。作者在攻读硕士学位期间的项目参与和论文发表也被列在了附录中，体现了作者对该领域的深入研究和实践经验。 这篇论文深入研究了利用人工智能和机器学习技术，特别是在移动机器人系统中如何创建和融合拓扑地图，这对于智能机器人导航、避障和团队协作等方面具有重要的理论和实践价值。