移动机器人SLAM算法研究：EKF与UKF比较

"本文主要探讨了移动机器人在未知环境中如何通过人工智能和机器学习技术实现同时定位与地图创建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的算法研究。" 正文: 移动机器人在自主导航过程中，必须了解自身位置以及周围环境的地图信息。然而，在未知环境中，机器人没有预先存在的地图数据，这就需要它能够同时进行定位（Localization）和地图创建（Mapping），即SLAM问题。SLAM算法允许机器人在探索新环境的同时构建环境模型，并实时更新自身的定位状态。 本论文首先深入研究了机器人的系统模型，构建了一个模拟平台来整合SLAM问题模型。通过这个平台，论文对SLAM算法进行了深入的研究和实验。具体来说，论文详细分析了两种经典的SLAM算法：扩展卡尔曼滤波SLAM（Extended Kalman Filter SLAM, EKF-SLAM）和无迹卡尔曼滤波SLAM（Unscented Kalman Filter SLAM, UKF-SLAM）。 EKF-SLAM是一种广泛应用的SLAM方法，它利用卡尔曼滤波框架处理非线性问题。然而，由于线性化误差，EKF-SLAM在处理高维和非线性系统时可能性能下降。相比之下，UKF-SLAM通过更精确地近似非线性函数，通常能提供更优的性能。论文对比了这两种方法在定位精度、运行时间以及对环境特征估计等方面的性能。 近年来，快速SLAM（FastSLAM）作为一种SLAM的热点方法，得到了广泛的关注。快速SLAM通过粒子滤波器来解决SLAM问题，能够并行处理大量的可能性，从而适应更复杂的环境。尽管快速SLAM在处理大规模环境时表现出色，但它也面临着粒子退化等问题，需要通过有效的粒子重采样策略来解决。 此外，论文可能还涉及了其他SLAM算法的改进策略，比如基于概率的地图表示方法、基于视觉的SLAM（Visual SLAM, V-SLAM）以及基于深度学习的SLAM等。这些方法旨在提高定位精度、减少计算复杂度，并增强在动态和不确定环境中的鲁棒性。 这篇硕士论文深入探讨了SLAM算法的核心技术和比较了不同方法的优缺点，对于理解机器人在未知环境中的自主导航具有重要的理论和实践价值。