室内移动机器人定位与建图关键技术研究

室内环境下移动机器人定位和建图研究是一篇着重于实际应用的硕士论文，由南开大学信息技术科学学院的贺锋撰写，其研究背景是室内移动机器人的导航。论文选取Pioneer3-DX移动机器人作为实验平台，主要依赖里程计和声纳这两种传感器来解决关键问题。 论文的核心内容包括两部分：一是移动机器人自定位技术，通过蒙特卡洛方法提出了一种实用方案。针对声纳传感器的特性，研究者设计了一种创新的粒子权重更新方法，这种方法通过精细化处理声纳数据，尤其是对数据进行分类和多传感器融合，提高了自定位的精度和鲁棒性。 二是探讨了Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)问题，即同时定位和建图。在室内环境中，SLAM是一个复杂且具有挑战性的任务，它涉及到实时地图构建的同时保持机器人的精确位置。论文可能涉及SLAM算法的改进，如扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)或者最近的技术如激光雷达(LIDAR)融合，以提高在未知环境中的导航性能。 在整个研究过程中，遵循了南开大学的学位论文管理规定，包括提交印刷本和电子版，论文的保密性处理以及版权授权等。作者声明学位论文是其独立完成的成果，确保了原创性和学术诚信，同时承担相应法律责任。 这篇论文不仅探讨了移动机器人在室内环境中的定位技术，还深入研究了如何结合实际应用需求，解决移动机器人在导航过程中的定位与建图难题，展示了作者在控制科学与工程领域，特别是在模式识别与智能系统方向的扎实理论基础和实践经验。