移动机器人同时定位与地图构建的EKF-SLAM算法研究

"这篇资源是一篇浙江工业大学的硕士学位论文，主要研究的是移动机器人同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的问题。论文深入探讨了人工智能技术背景下的移动机器人技术，并重点关注SLAM作为实现机器人全自主的关键技术。作者通过分析SLAM的数学模型，对比了两种常见的SLAM算法——扩展卡尔曼滤波SLAM（EKF-SLAM）和无迹卡尔曼滤波SLAM（UKF-SLAM），并针对EKF-SLAM的局限性，提出了一种基于观测范围约束的改进算法，以解决在大规模复杂环境中的计算量大和定位精度低的问题。通过仿真实验，验证了改进算法的有效性，表明其在定位精度上优于标准的EKF-SLAM和UKF-SLAM算法。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **SLAM问题的数学模型**：SLAM是机器人技术中的核心问题，涉及到机器人在未知环境中的自我定位和环境建模。作者对SLAM的数学模型进行了深入分析，定义了相关模型。 2. **EKF-SLAM与UKF-SLAM算法**：两种经典的SLAM求解方法，EKF-SLAM基于卡尔曼滤波框架，适用于非线性系统，而UKF-SLAM使用无迹变换，对非线性处理更为准确。论文对这两种算法进行了理论分析和性能比较。 3. **基于观测范围约束的改进EKF-SLAM算法**：针对EKF-SLAM在大规模环境中的计算复杂度和精度问题，作者提出在观测范围添加约束，删除超出范围的匹配地标，从而优化算法。这种方法降低了计算量，提高了定位精度。 4. **仿真实验**：通过仿真实验验证了改进算法的优越性，证明了改进EKF-SLAM在定位精度上超过标准EKF-SLAM和UKF-SLAM。 这些研究对于移动机器人导航、环境感知以及自主系统的开发具有重要理论和实践价值，特别是在无人车、无人机和自动化仓库等领域有广泛应用前景。