移动机器人未知环境地图构建仿真平台

以matlab工具箱的形式给出了静态及动态未知环境下移动机器人地图构建的仿真研究平台。通过分析polaroid 6500声纳、电子罗盘、编码器等传感器的工作原理建立了参数可调的传感器模型。这些传感器为机器人提供位姿及环境信息。在分析已有基于hough变换的线段提取算法的基础上提出了抑止“杂线段”现象的CIHT（Cluster Inhibiting Hough Transform）算法。采用CIHT对声纳信息作环境特征提取，便于开展基于环境特征的未知环境地图构建算法方面的研究工作。     

基于粒子滤波器的SLAM的仿真研究

机器人同时定位与精确地图创建能力是自主移动机器人的先决条件。SLAM的很多实现方法无法解决有大量环境特征的环境。应用粒子滤波器和卡尔曼滤波器分别估计机器人位姿和环境特征的后验概率分布。这个算法的基础是把后验概率分解成路径的后验概率和环境特征的后验概率分布。为避免衰竭问题,在粒子滤波器的重采样阶段,除了用权值选取粒子,还在更新阶段直接注入从传感器数据生成的少量粒子。仿真结果显示这个算法可以用100个粒子处理5000个环境特征的优越性。