基于自适应滤波与进化粒子滤波的移动机器人SLAM研究

本文主要探讨了人工智能与机器学习在移动机器人领域的关键应用——同时定位与地图创建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的研究。SLAM是移动机器人导航中的核心技术，它解决了机器人如何在未知环境中自我定位并构建环境地图的问题，这对于实现自主导航至关重要。研究工作在山东省自然科学基金课题和科技攻关项目的资助下展开，旨在解决传统方法存在的局限性，提升移动机器人在复杂环境中的自主探索能力。 首先，文章提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波定位方法，该方法着重于处理观测噪声的模糊自适应调整。通过对观测噪声协方差的模糊逻辑和协方差匹配技术进行自适应更新，算法能有效应对噪声特性不确定的情况，实现实时性能优化。此外，通过传感器故障诊断和修复算法，增强了算法的鲁棒性，确保定位的稳定性和精度。 其次，针对普通粒子滤波算法在样本贫化和性能依赖大量样本的问题，研究者提出了进化粒子滤波定位。该方法引入进化计算的选择、交叉和变异操作，优化样本分布，使得样本更倾向于后验密度较大的区域，从而提高定位准确度并缓解样本贫化现象。实验结果显示，进化粒子滤波算法在保持较高定位精度的同时，减少了所需的样本数量，提高了算法的效率。 最后，为了进一步提升小样本集下粒子滤波定位的性能，文中采用了基于支持向量回归的EKF粒子滤波方法。通过融合最新的观测信息，重要性采样函数得到优化，使得采样质量得到提高。同时，支持向量回归算法对加权样本集的评估则有助于增强定位算法的稳健性和准确性。 总结来说，本文通过对扩展卡尔曼滤波、进化粒子滤波和EKF粒子滤波等技术的创新应用，为移动机器人在未知环境中的同时定位与地图创建提供了有效的解决方案，显著提高了机器人的自主导航性能和环境适应能力。这不仅推动了人工智能和机器学习在移动机器人领域的前沿研究，也为实际应用中的移动机器人设计提供了有价值的技术支持。