通讯范围受限条件下的多机器人主动SLAM

针对机器人通讯范围受限的问题,提出一种新的多机器人协作同时定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)方法。多个机器人采用基于最优控制的主动探索策略,创建自身周围区域的子地图,在每个建图周期内使用扩展的卡尔曼滤波器(extended Kalman filter, EKF)估计和维护子地图状态,并在一个周期结束后联络其通讯范围内的其他机器人,进行子地图的传递与融合。同时,为避免由通讯范围受限带来的地图过度融合问题,每个机器人保存每个建图周期内的局部子地图,待与其他机器人相遇时只传递并融合子地图的增量部分。仿真实验验证了该方法的有效性。     

多机器人SLAM后端优化算法综述

对于移动机器人研究领域来说,现阶段研究热点是如何在全球定位系统失效的情况下同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)。对于单个机器人SLAM已经有很多解决方案,然而当转移到多机器人平台时,对于存在的问题又面临很多新的挑战。本文首先分析了多机器人SLAM,着重探讨了多机器人SLAM后端优化算法。分析了多机器人SLAM研究过程中遇到的不同问题,以及现阶段这些问题的处理算法。讨论了多机器人SLAM中扩展卡尔曼滤波、扩展信息滤波、粒子滤波、基于图优化的SLAM、地图融合等后端优化算法的研究现状,分析了算法的优缺点,并提出了未来发展的方向。     

改进路径跟踪算法在机器人SLAM中的应用研究

绘制地图是自动化物流领域的重要环节，目前普遍采用即时定位与建图(SLAM)方法，但在大规模场景下，机器人常在区域边缘地带反复测扫从而积累误差，无法快速构建高精度完整地图。提出一种基于辅助路径跟踪的机器人自主建图方法，对给定的初始草图进行栅格化去噪，通过多段三次多项式对辅助路径进行拟合改进，采用改进的纯跟踪算法引导机器人建图，改善SLAM建图过程的总距离和时间。实验表明：该算法在地图完整性、准确度和建图效率方面，较现有V-SLAM、QRCode-SLAM方法均有改善，为快速高效地构建地图提供了一种可视化的双向交互途径。     

一种新的自主移动机器人主动式SLAM算法

针对未知环境中运动的自主移动机器人的控制律与运动路径需要在同时定位与地图创建过程中同步产生的问题,提出了运用行为动力学与滚动窗口路径规划的同时定位与地图创建方法。应用行为动力学模型计算机器人运动速度和导航角,确定控制律,同时根据滚动窗口中信息进行定位与地图创建,并自主规划出可行路径,再将滚动窗口地图融合到全局地图中,实现机器人主动式同时定位与地图创建。仿真实验表明,在根据机器人任务而灵活设置单个或多个目标点的情况下,该方法能够实现机器人在自主运动的过程中有效地完成同时定位与地图创建任务,并通过相关性能指标验证了算法的有效性。     

基于随机有限集的SLAM算法

提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。     

基于空间域划分的分布式SLAM算法

针对同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)中状态量高维时变的问题,本文通过综合集中式和分布式实现结构的各自优势,提出了一种基于空间域划分的分布式SLAM算法。该算法依据两个路标点与机器人连线之间的夹角,将整个空间域中的路标点进行区域划分,保证每个子空间域内含有两个不共线的路标点,并将每个空间域内的路标点组合构建观测模型,采用分布式无味粒子滤波器进行机器人位姿的估计,而采用联邦Kalman滤波完成对路标点的估计,并通过设计各子滤波器中粒子分布的调整方式改善了系统在动态重构过程的精度和稳定性。最后,通过实际数据的仿真试验证明所提算法具有更好的实时性和滤波精度。     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。     

基于分层SLAM的空地多智能体协同导航

针对单一智能体在导航过程中存在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）易受遮挡或干扰,惯性导航存在误差累积的问题,提出基于视觉的分层即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）空地多智能体协同算法。通过建立系统模型,采用基于扩展卡尔曼滤波融合欧氏点、逆深度点、锚定同质点3种不同特征点的分层SLAM算法,实现了对导航系统的辅助和增强。针对空地协同场景设计并开展了仿真实验。结果表明,空地多智能体协同算法可以将位置误差降低40%;而在使用锚定同质点以后,误识别率由49%降低至4%。实验验证该算法具有良好的定位精度、实用性和有效性。     

基于多次测量更新的移动机器人SLAM仿真

针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术中,非线性系统进行线性化处理所产生的线性化误差问题,从费切尔信息角度分析,提出多次测量更新算法.该算法利用滤波中预测和各次更新阶段状态向量的费切尔信息加权关系,解算每次测量更新后的状态估计,通过多次将更接近于真实状态的估计值融入观测信息,可得到较高精度的后验状态估计,降低线性化误差的同时提高了机器人定位与构图准确性.实验部分实现多次测量更新与一次测量更新算法的仿真与对比,结果表明:所提算法能有效降低机器人位姿误差和地图估计误差.     

基于压缩型EKF的SLAM改进算法

针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低.     

New coordination scheme for multi-robot systems based on state space models

A new coordination scheme for multi-robot systems is proposed.A state space model of the multi robot system is defined and constructed in which the system's initial and goal states are included along with the task definition and the system's internal and external constraints.Task accomplishment is considered a transition of the system state in its state space(SS)under the system's constraints.Therefore,if there exists a connectable path within reachable area of the SS from the initial state to the goal state,the task is realizable.The optimal strategy for the task realization under constraints is investigated and reached by searching for the optimal state transition trajectory of the robot system in the SS.Moreover,if there is no connectable path,which means the task cannot be performed successfully,the task could be transformed to be realizable by making the initial state and the goal state connectable and finding a path connecting them in the system's SS.This might be done via adjusting the system's configuration and/or task constraints.Experiments of multi-robot formation control with obstacles in the environment are conducted and simulation results show the validity of the proposed method.     

基于相关机会规划的多机器人觅食过程的参数优化

针对随机环境中以觅食为任务的多机器人系统,在建立其整体数学模型基础之上,利用随机规划中的相关机会规划对影响整体系统性能的两个重要参数进行了优化分析,并采用基于随机模拟的遗传算法得到了优化结果.仿真结果表明,利用该方法可以实现随机环境下的系统优化控制,从而可为多机器人系统的行为规则优化提供理论依据.     

New coordination scheme for multi-robot systems based onstate space models

A new coordination scheme for multi-robot systems is proposed. A state space model of the multi- robot system is defined and constructed in which the system＇s initial and goal states are included along with the task definition and the system＇s internal and external constraints. Task accomplishment is considered a transition of the system state in its state space （SS） under the system＇s constraints. Therefore, if there exists a connectable path within reachable area of the SS from the initial state to the goal state, the task is realizable. The optimal strategy for the task realization under constraints is investigated and reached by searching for the optimal state transition trajectory of the robot system in the SS. Moreover, if there is no connectable path, which means the task cannot be performed Successfully, the task could be transformed to be realizable by making the initial state and the goal state connectable and finding a path connecting them in the system＇s SS. This might be done via adjusting the system＇s configuration and/or task constraints. Experiments of multi-robot formation control with obstacles in the environment are conducted and simulation results show the validity of the proposed method.     

模糊控制策略在避碰运动系统中的应用

目前多机器人避碰运动已经被广泛研究,其控制策略也多种多样.主要解决基于全景视觉传感器的多机器人多目标系统中机器人之间以及机器人和静态障碍物之间的避碰问题,提出了单个自主运动机器人的结构模型、自主机器人周围物体的态势模型以及移动机器人动态速度的快速检测方法.机器人的运动决策采用基于Step-Forward策略的模糊推理机制,实现机器人在动态环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.仿真结果表明了该算法应用于移动机器人在动态复杂环境中的无碰撞运动具有正确性、实用性和智能性等优点,同时该算法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的响应速度.     

多机器人组合最大覆盖面积寻优及预测方法

针对多机器人协同情况下最大覆盖面积的最优控制问题,提出了—种遵循叠加原则和强度径向衰减圆盘模型的多机器人组合有效覆盖面积估计、寻优、预测方法.使用蒙特卡罗法对机器人组合的有效覆盖面积值进行估算;使用多种群遗传算法得出组合的最大有效覆盖面积;使用支持向量回归机预测机器人个数与最大有效覆盖面积之间的关系.针对寻优以及预测结...     

一种通用的移动机器人路径规划仿真系统

提出了一种通用的路径规划仿真系统的设计方案，详细描述了系统的模型结构和运行方式，并介绍了系统的关键技术特点。仿真系统中算法设计独立，扩充性好，仿真功能和交互能力强大，具有并发检验能力，极大的方便了路径规划算法的研究工作，并能进一步用于多机器人的路径规划仿真研究。     

Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM的一致性研究

Rao-Blackwellised粒子滤波SLAM(RBPF SLAM)算法的复杂度与特征个数呈线性关系,对于大规模SLAM有明显的计算优势,但是该算法不能长时间满足一致性要求,必须进行改进。采用归一化估计方差NEES对算法的一致性进行了分析,得出粒子耗尽是造成算法不一致的原因,并分别采用辅助粒子滤波及正则粒子滤波对算法进行改进,以得到一致的RBPF SLAM。最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证了方法的有效性。