移动机器人同时定位与地图构建方法研究.pdf

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硕 士 学 位 论 文
移动机器人同时定位与地图构建方法研究


学位申请人： 郑丽楠
学科专业： 控制理论与控制工程
指导教师： 陈世明 副教授




答辩委员会主席： 答辩日期：
独创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究
工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方
外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华
东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作
的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢
意。

本人签名_______________日期____________

关于论文使用授权的说明
本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学
校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论
文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。

本人签名____________导师签名__________日期___________
摘要
移动机器人同时定位与地图构建方法研究
摘要
随着移动机器人应用领域的不断扩展和移动机器人导航定位问题研究不断深入，移
动机器人同时定位与地图创建 （SLAM）问题逐渐成为移动机器人领域备受关注的热点
问题。SLAM 技术具有重要的理论意义和应用价值，被很多学者认为是实现机器人真正
自主的关键和必要前提。
本文以移动机器人在室外未知环境下的 SLAM 问题为主要研究内容，在传统方法的
基础上，提出了一些改进算法，以提高 SLAM 算法的估计精度、一致性及计算效率，扩
展其使用范围。具体的研究内容包括以下几个方面：
1、针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力，导致系统状态估计精度
较低的问题，提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法，
该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响，使系统状态估计迅速收敛到真实值附近。
仿真实验对比了强跟踪滤波算法和在线快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环
境下的性能，实验表明，在线快速抑噪自适应强跟踪滤波算法具有更高的状态估计精
度和自适应性。
2、针对三维空间中移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）问题，提出了一种基
于改进强跟踪滤波（STF）方案的快速自适应 SLAM 算法，该算法首先对于强跟踪滤波
器的噪声协方差阵进行在线自适应估计，可有效抑制噪声对系统状态估计的影