扩展卡尔曼滤波在室内机器人定位与地图创建中的应用

"该文章是2008年8月发表在《控制理论与应用》期刊上的科研论文，由陈家乾、何衍和蒋静坪三位作者共同完成，属于工程技术领域，主要探讨了自主移动机器人在室内结构化环境中的定位与地图创建问题。文章提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的解决方案，采用直接位姿控制模型来描述机器人的运动，实现在室内环境中同时进行精确定位和地图构建。通过仿真和实验验证，证明了里程计信息的不足，而该算法能有效满足高精度定位和地图一致性的需求。" 文章详细介绍了自主移动机器人技术的一个核心问题——同时定位与地图创建（SLAM）。SLAM是机器人在未知环境中导航的关键技术，允许机器人在探索环境的同时构建其周围空间的地图。本文提出的算法是基于扩展卡尔曼滤波（EKF）理论，这是一种统计滤波方法，适用于处理带有非线性因素的动态系统。 扩展卡尔曼滤波被用作框架，是因为它能有效处理机器人定位和环境建模中的非线性问题。直接位姿控制模型在此处扮演了关键角色，它直接描述了机器人的位置和姿态变化，简化了运动模型的构建，使得机器人可以更准确地估计其在环境中的位置。 在室内结构化环境中，结构化意味着环境包含可识别的特征，如墙壁、门、角落等，这些特征可以用于机器人定位和地图构建。文章指出，仅依靠里程计信息（如轮速传感器或编码器数据）往往不足以实现精确的定位和地图创建，因为里程计通常会受到累积误差的影响。而通过结合扩展卡尔曼滤波和直接位姿控制模型，机器人可以融合多种传感器数据（例如激光雷达或摄像头），从而提高定位精度，并构建出一致性良好的环境地图。 仿真和实际实验结果证明了该算法的有效性。实验表明，即使在里程计数据不准确的情况下，该算法也能确保机器人精确定位，同时生成满足一致性要求的地图，这对于自主移动机器人的自主导航和避障具有重要意义。 关键词涉及的领域包括：同时定位和地图创建（SLAM）、自主移动机器人、扩展卡尔曼滤波器、直接位姿控制模型以及一致性地图。这些关键词反映了文章的研究焦点和技术手段，为后续研究者提供了重要的参考。这篇文章为解决自主移动机器人在室内环境中的定位与地图创建挑战提供了一种实用且高效的解决方案。