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1、本 科 学 生 毕 业 论 文2010 年 5 月 16 日论文题目： 机器人地图创建方法研究学 院： 电子工程学院年 级： 2007 级专 业： 自动化姓 名：学 号：指导教师：I摘要移动机器人同时定位和地图创建是实现移动机器人完全自主导航的关键。自主移动机器人在未知环境下作业时，首先要解决的基本问题就是其自身的定位问题，而定位问题与环境地图的创建又是相辅相成的。本文从相关理论和关键技术等方面，系统地总结了同步自定位和地图创建的研究现状，从环境特征提取、定位与地图创建、数据相关等多个方面对移动机器人即时定位与地图创建问题进行了综述。着重介绍了基于 EKF 模型的 SLAM 算法、基于尺度不变
2、特征变换算法和基于概率论的方法，分析了目前存在的难题，并指出了未来研究的发展方向。关键词移动机器人；特征提取；地图创建；数据相关；EKFIIAbstractThe mobile robot simultaneous localization and mapping is critical to realizing the fully autonomous navigation.When autonomous mobile robots operate in an uncertain environment.one of the most fundamental tasks is to loca
3、lize itself .The location is associated with map building. Based on related theories and technologies ,This paper summarizes the achievements in simultaneous localization and mapping systematically,and the paper summarizes the current research on SLAM in some aspects ,such as feature extraction,meth
4、ods and data association.introduces SLAM algorithms based on EKF model,scale constant feature transformation and probabilistic approach in detail ,analyzes the current open issues and indicates the prospective research direction in the future development .Key wordsMobile robot；Feature extraction；Fil
5、ter；Data association；EKF目录摘要 .IAbstract .II第一章 绪论 .11.1 机器人同时定位与地图创建(SLAM)概述 .11.2 地图的表示方法 .21.3 特征提取 .31.4 机器人地图创建的研究及发展趋势 .4第二章 地图创建的一些关键性问题 .52.1 不确定性信息处理方法 .52.2 数据关联 .52.3 累计误差 .62.4 算法复杂度 .72.5 机器人地图创建的导航问题 .72.6 探索规划 .8第三章 移动机器人地图创建方法 .93.1 基于卡尔曼滤波(KF)的 SLAM 算法 .93.1.1 算法基本原理 .93.1.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) .103.1.3 仿真实验 .113.2 基于尺度不变特征变换(SIFT)算法 .123.2.1 移动机器人模型 .123.2.2 估计与更新方程 .143.2.3 SIFT 算法 .153.2.4 实验结果 .153.3 基于概率的 SLAM 算法 .163.3.1 SLAM 问题的概率描述 .163.3.2 基于概率论的 SLAM .173.3.3 稀疏扩展信息滤波 .183.3.4 FastSLAM 算法 .19结论 .20参考文献 .21致谢 .23机器人地
