基于粒子滤波的未知环境下机器人同时定位、地图构建与目标跟踪

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究一、无人机目标跟踪算法的研究背景和意义无人机的发展已经成为当今的热点问题之一，无人机的广泛应用包括军事领域和民用领域。

随着无人机技术的不断发展，其应用领域也日益扩大，包括安全监控、动态环境的监测、自然灾害的影像获取、搜救及搜索、定位等应用，其中目标跟踪作为无人机应用中的关键技术之一，受到了广泛的研究。

自适应粒子滤波（APF）是一种基于蒙特卡洛方法的目标跟踪算法，擅长于在非线性、非高斯的系统中进行状态估计。

相对于传统的滤波器方法，APF算法具有更好的适应性和鲁棒性，在目标跟踪中表现出更高的性能。

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法具有更高的准确性和稳定性，能够更好地适应复杂的环境和动态目标跟踪任务。

研究基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法具有重要的理论和应用意义，可以为无人机的自主导航、飞行控制、监视等任务提供更好的技术支持。

研究这一领域有助于推动我国在无人机技术领域的发展，提高无人机的技术水平和市场竞争力。

1. 粒子滤波算法原理粒子滤波（Particle Filter，PF）是一种蒙特卡罗（Monte Carlo）滤波算法，利用一组粒子来对目标状态进行估计。

粒子代表了目标状态的可能性分布，通过不断地使用测量数据对粒子的权重进行更新，从而逐步收敛到目标的真实状态。

具体而言，在粒子滤波算法中，首先通过一组随机采样的粒子来表示目标状态的可能性分布，然后根据观测数据来计算每个粒子的权重，通过重采样和状态更新操作不断迭代，最终得到目标状态的估计分布。

粒子滤波算法适用于非线性、非高斯的系统，并且具有较高的鲁棒性和适应性。

自适应粒子滤波（Adaptive Particle Filter，APF）是在粒子滤波算法基础上进行改进的一种目标跟踪算法。

与传统的粒子滤波算法相比，APF算法通过引入自适应权重更新机制，能够更好地适应非线性、非高斯的系统，提高了估计的准确性和鲁棒性。

基于粒子滤波算法的目标跟踪研究自从计算机科学的发展，人工智能和机器学习等技术已经在各个领域得到广泛的应用。

其中，目标跟踪技术被广泛应用在视频监控，无人驾驶等智能系统中。

目标跟踪系统需要快速和准确地跟踪移动目标，这是一个复杂而具有挑战性的任务。

传统的跟踪方法通常使用统计模型进行匹配，但这些方法面临的挑战是对目标动态变化的适应性较弱，而且误报率很高。

粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪中，它能够以较短的时间内追踪移动目标，同时有效地减少了误报率。

粒子滤波算法（Particle Filter Algorithm）也被称为蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method），是一种基于概率推断的滤波算法。

粒子滤波器使用一组随机选择的粒子来表示状态空间中的概率分布。

粒子滤波器是一种非参数预测滤波器，可以有效地处理非线性的非高斯系统噪声，并可以将其应用于目标跟踪中。

粒子滤波算法在车辆监测，手势识别，人脸识别以及跟踪足迹等领域得到广泛应用。

粒子滤波算法在目标跟踪中的应用主要有以下步骤。

首先，创建一个包含目标先验信息的状态方程。

此方程基于对象的动态性，并描述了变量（例如方向，速度等）如何随时间变化。

接下来，在每个时间步中，根据模型预测目标的新位置。

然后，将粒子集合的每个粒子应用于观察模型。

每个粒子将状态和测量值传递给观测模型，从而计算条件概率分布。

最后，根据所有粒子和其相应权重计算最终跟踪结果。

粒子滤波算法的优势在于能够处理非常复杂的动态变化，如加速度，旋转或缩放，这些都会对目标的跟踪行为产生影响。

此外，粒子滤波还可以有效地处理噪声和不确定性，因此能够准确地跟踪目标对象。

此外，粒子滤波算法还有一些局限性和挑战。

其中，对初始位置的估计非常敏感，也就是说，如果对目标位置的初始估计不准确，系统可以逐渐偏离真实轨迹，导致失败。

此外，粒子滤波算法在估计轨迹时需要很大的计算量，特别是在处理高维状态空间时会遇到特别困难。

因此，一些研究人员正在利用深度学习和卷积神经网络等技术来改善这些限制。

文章编号:1002 0446(2007)03 0281 09基于粒子滤波器的移动机器人定位和地图创建研究进展*余洪山,王耀南(湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082)摘 要:首先,对粒子滤波器的原理和研究进展进行了综述.然后,介绍了基于粒子滤波器的移动机器人定位研究进展.其次,给出了粒子滤波器在移动机器人地图创建领域的最新成果.最后,对粒子滤波器在移动机器人研究领域的未来发展方向进行了展望.关键词:粒子滤波器;蒙特卡洛定位;移动机器人地图创建;移动机器人定位;移动机器人同步地图创建和定位中图分类号: TP24 文献标识码: AA R eview on M obile R obot L ocalizati on and M ap buildi ng A l gorith m sBased on Particle FiltersYU H ong shan,WANG Y ao nan(Colle g e o f E lectri ca l and Infor ma tion Eng i neering,H unan Universit y,Chang sha410082,Ch i na)Abstract:F i rstl y,the research progress and princ i p l e o f particle filters a re overv ie w ed.Secondly,t he progress o fm ob ile robot locali zati on based on parti c le filte rs i s descri bed.T hird l y,the recent w orks o f pa rtic l e filters in m ap bu ildi ng f o r mob ile robots are presented.F i nall y,the future d i recti ons o f pa rtic l e filters in m ob ile robot are su mm ar i zed.K eyword s:parti c le filte r;M onte Carlo l o ca li za ti on;mob ile robot m ap bu il d i ng;mob ile robot localizati on;SLAM1 引言(Introduction)粒子滤波器(partic le filter)是一种基本统计工具,其核心是基于贝叶斯采样估计的顺序重要采样(Sequenti a l I m portance Sa m pli n g,S I S)滤波思想,通常也称之为Bootstrap滤波器、蒙特卡洛滤波器、Conden sation算法和Surv i v a l o f the Fittest算法,开始成功应用于目标跟踪、语音识别、移动机器人定位、地图创建、故障诊断、统计分析等领域[1~8].粒子滤波器具有可逼近任意概率分布的特性,并且计算简单方便,与传统卡尔曼滤波器方法、马尔可夫算法相比,具有其特定的优越性.De llaert等[9]和Fox等[10]分别独立提出将粒子滤波器应用于移动机器人定位研究中,即蒙特卡洛定位算法(M onte Carlo Localization,MCL).此后算法被研究人员广泛采用和扩展,迅速成为继EKF模型、马尔可夫模型后移动机器人定位领域的一个新的研究热点[11].在此基础上,研究人员将粒子滤波器引入地图创建研究,提出了一系列移动机器人同步地图创建和定位方案,如FastSL AM算法[12,13]、粒子滤波器和其他智能计算方法的复合地图创建方法等,得到了移动机器人地图创建研究人员的广泛认可.本文拟对粒子滤波器在移动机器人定位、地图创建等应用领域的最新研究进行综述,分析和总结该类算法的优缺点和可能研究方向.2 粒子滤波器原理和研究进展(The research progress and principle of particlefilters)粒子滤波器的研究源于H a mm ersley等[2]提出的基本SI S方法.1993年Gor don等[4]提出了一种新的基于SIS的Bootstrap非线性滤波方法,奠定了粒子滤第29卷第3期 2007年5月机器人 ROBOT V o.l29,N o.3M ay,2007*基金项目:国家自然科学基金资助项目(60375008);教育部博士点基金资助项目(20030532004);湖南大学优秀博士论文创新基金资助项目(521218006).收稿日期:2006-07-03波算法的基础,随后粒子滤波器的研究取得了迅速发展,代表性的如Liu 等[14]提出的连续重要性采样方法、K itaga w a 等[15]提出的蒙特卡洛滤波器和平滑器方法、Isard 等[16]提出的Condensati o n 算法、Crisan 等[17]提出的连续时间滤波器方法等.上述研究为粒子滤波器算法提供了坚实的理论基础和研究框架,并使粒子滤波器的研究逐步走向应用.2.1 粒子滤波器原理及关键技术如图1所示,粒子滤波器通过粒子集和粒子对应权值组成的随机采样数据集合s(k )表示相应的概率分布p (x k z k ),以有限样本点的求和运算取代积分运算,从而获得状态最小方差估计.用数学语言描述如下:对平稳随机过程,假定k -1时刻系统的后验概率密度为p (x k -1z k -1),依据一定原则选取n 个随机样本点,k 时刻获得测量信息后,经过状态和时间更新过程,n 个粒子的后验概率密度可近似为p (x k z k )[9].随着粒子数目的增加,粒子的概率密度函数逐渐逼近状态的概率密度函数,粒子滤波估计即达到最优贝叶斯估计的效果[5,6].粒子滤波算法摆脱了解决非线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条件,并在一定程度上解决了粒子数匮乏问题,因此近年来该算法在许多领域得到成功应用.图1 粒子滤波器算法单次迭代处理对应的概率密度和粒子集[9]F ig .1 The probab ilit y dens ities and parti c le sets f o r one ite ra tion o f the particle filters a l go rith m [9]假设通过M 次迭代处理,采样集合s (k )可精确逼近实际概率分布.在每个时刻t ,定义随机测量数据{x (m)1:n ,w (m )n }M m =1,其中x (m)n 表示时刻n 的第m 个粒子,w (m)n 为相应粒子的权值,x (m )1:n 是信号的第m 个采样轨迹.如果这些粒子集均根据观测量z 1:n 和基于概率分布p (x 1:n z 1:n )的采样轨迹而获取,则基于式(1)近似相应的概率分布:p (x 1:n z 1:n )Mm=1w(m)n(x 1:n -x(m )1:n)(1)粒子滤波器包括三部分:1)生成粒子集(采样步骤);2)粒子权值计算(重要性步骤);3)重采样.2.1.1 生成粒子集粒子集x (m)n是根据如式(2)所示的重要性概率密度函数 (x n )提取生成的,通过迭代处理可计算得到粒子的权值,如式(3)所示.(x 1:n )= (x 1z 1)!nk=1 (x k x 1:k-1,z 1:k )(2)x (m )n~ (x n x (m )n-1,z 1:n )(3)重要性概率分布 (x n x (m )n -1,z 1:n )在粒子滤波器设计中扮演着非常重要角色,因为它负责生成表示期望概率密度的粒子集.如果提取的粒子集是在概率密度较小的区域内,则根据粒子集和相关权值获得的估计值也会很小,则对信号的后续跟踪处理可能会发散.反之,如果在概率密度非常高的区域提取粒子集,则粒子滤波器的性能会大大增强.有人提出p (x n x (m )1:n -1,z n )是最优重要性函数,但缺陷在于难以采样和对粒子集权值进行更新,因为需要积分运算[5],因此通常采用次优方案,如局部线性化、基于无先导变换的高斯近似法、基于辅助粒子滤波器的两步骤获取方法[18]等.2.1.2 重要性步骤重要性步骤包括两步:权值的计算和归一化.令重要性函数如式(2)所示,则权值更新方式如下:w*(m )n=w(m)n-1p (z n x (m )n )p (x (m)n x (m )n-1)(x (m )n x (m)1:n-1,z 1:n )(4)归一化处理如下:w(m )n=w *(m )nMj=1w *(j)n (5)2.1.3 重采样粒子滤波器的一个重要问题是粒子集权值的退化,即随着时间的增长,一部分权值变得非常大,而其余的部分则变得微不足道.重采样就是要剔除较小权值的采样,从而集中于显著权值的采样进行处理.采样过程中使用的标准算法有多种[6],如残差重采样、分支校正、系统重采样和带有拒绝控制的采样方法.通常,基本的随机重采样算法步骤如下[5,8].(1)从x (m )n中按照与标准归一化重采样函数(m)n成比例的概率分别独立提取x~(i (m ))n,其中m =1,∀,M 和i (m )=1,∀,M.与这些采样对应的新权值分别为:w~(i (m ))n=w (m )ni(m)(6)(2)返回新的随机测量数据:282 机器人2007年5月{x~(i (m ))n,w~(i (m ))n}Mi (m )=1(7)这里i(m)代表重采样后粒子集在内存中的索引号.上述粒子滤波器算法的表示具有一定程度上的通用性.例如,粒子滤波器常规直接采样方法是选择 (m)n =w (m )n .当没有重采样处理时,对应的 (m)n =1/M .辅助粒子滤波器重采样方法是设置a (m)n =w (m )np (z n +1!(m )n +1)和 (x n )=p (x n x(m )n -1),其中!(m )n为平均值,即与概率密度p (x n x (m )n -1)相关的数据变量.某些重采样算法(例如RR ),利用数组复制因子r (m )替代数组索引i (m ),复制因子表示在重采样处理中每个粒子被复制的次数.然后重采样过程根据 (m)n 采样r(m),其对应的支持量由粒子集x(m )n定义.重采样通过集中粒子集到高后验概率分布的区域以提高对未来状态的估计,但是由于提高了估计的方差,所以降低了当前估计的精度[7].因此,重采样的实施必须小心,可预先估计进行重采样的必要性[8].2.2 粒子滤波器算法存在的问题与研究热点最新的关于粒子滤波器算法的研究主要集中体现在重要性函数的设计、降低计算复杂度条件下的重采样策略、降低计算复杂度条件下的次优算法、粒子滤波器的收敛性结论等方面[1,5~7,19].对于粒子滤波器而言,粒子数匮乏是其主要缺陷,即随着迭代次数增加,粒子丧失多样性的现象.Doucet 等[20]从理论上证明了SI S 算法出现粒子数匮乏现象的必然性,而最有效的解决方法是选择重要性函数和采用重采样方法.为解决粒子数匮乏问题,研究人员也提出了很多针对状态空间模型的改进算法,如辅助变量粒子滤波算法[18]、局部线性化方法[21]、拒绝采样方法[22]等.在重采样改进方法上,H iguch i 等[23]提出通过引入遗传算法和进化算法,增加重采样过程中粒子的多样性,Fox 等[24]则根据滤波性能动态调整粒子数.3 基于粒子滤波器的移动机器人定位(M obile robot localization based on particlefilters)Dellaert 等[9]和Fox 等[10]最初将粒子滤波器算法应用于移动机器人定位,形成了一个新的移动机器人定位研究方向###蒙特卡洛定位算法.在此基础上,研究人员针对算法的计算复杂度、实时性、可靠性等方面做了进一步研究,并开始广泛应用于基于声纳、激光和视觉传感器等类别传感器的移动机器人系统定位中,成为继EKF 模型、HMM 模型之后新的移动机器人定位模型.3.1 标准MCL 算法原理和特性3.1.1 MCL 算法原理和步骤MCL 定位算法集成了机器人感知模型和运动模型[5,9~11,25],利用N 个加权随机采样或粒子集合S ={s i ,w i i =1,∀,N }表示机器人位姿后验估计概率B el(X ),算法基本原理可表示为:B el(x t )=p (x d 0,∀,t )(8)B el(X ) S (9)这里x t 为t 时刻对应的状态,d 0,∀,t 表示从时间0到t 的数据.t 时刻机器人位姿的概率分布如式(10)所示:B el(x t )=p (x o t ,u t-1,o t-1,u t-2,∀,o 0)=∀p (o t x t )∃p (x t x t-1,u t-1)B el(x t-1)d x t-1(10)其中o 0,∀,t ,u t -1,∀,0分别对应移动机器人传感器测量数据和运动控制的测量数据,条件概率p (x t x t -1,u t -1)为机器人运动模型,p (o t x t )代表机器人感知模型,∀为归一化常量.方程(10)为MCL 算法的基础.机器人运动过程中,不断生成机器人位姿的采样集合,根据粒子滤波器实现对机器人状态的预测和更新,通过多次迭代处理来精确逼近位姿的后验分布估计.利用MCL 算法进行移动机器人全局定位,主要可以分为采样、预测、更新和权值归一化四个步骤,详细步骤见图2,其中初始位姿概率在机器人所在空间范围内呈均匀分布,加权值统一为1/m [26].(1)根据B el(x -1)采集状态X t -1,按照由重要性因子p it -1规定的权值#it -1从表示B el(x -1)的采样集合S t -1中随机抽取采样x it -1.(2)预测:根据上次运算获取的状态集合S t -1和机器人运动控制量的测量信息预测当前机器人的位姿状态p (x t x t -1,u t -1),对于状态集合S t -1中的每个采样x it -1,根据p (x x it -1,u t -1),抽取一个采样x %it -1.通过上述操作,获取一个新的集合S %t 来近似预测分布p (x k dk -1),此时集合S %t 并没有考虑t 时刻任何传感器测量值.(3)更新阶段:在此阶段,我们考虑传感器测量值o t ,并对S %t 中的每个采样值进行加权处理,其权值为#it =p (o x %ik ),即给定o t 时预测值x %ik 的可信度.(4)权值归一化:对于N 个采样,分别对其权值进行归一化处理,获得t 时刻的采样集合S t ={〈x it ,283第29卷第3期余洪山等: 基于粒子滤波器的移动机器人定位和地图创建研究进展w it 〉i =1,2,∀,N p },从而获得关于Bel(x )的采样近似.1.输入:S t -1={〈x (i)t -1,w (i)t -1〉i =1,∀,N p }表示信任度Be l(x t -1),控制测量变量u t -1,观测量y t 2.S t :=∃, :=0 //初始化 3.For i :=1,∀,N p do//生成N p 个采样4.//重采样:从先前的信任度中获取状态从离散分布中根据S t -1的权值获取索引为j 的采样 5.//采样:预测下一状态基于x (j)t -1和u t -1,按p (x t x t -1,u t -1)获取采样x i t6.w (i)t :=p (y t x (i)t ) //计算重要性权值 7. := +w (i)t //更新归一化因子 8.S t :=S t &{〈x (i)t ,w (i)t 〉}//新采样插入采样集 9.end do10.for i :=1,∀,N p do//权值归一化处理11.w (i)t :=w (i)t/ 12.end do 13.ret u rn S t图2 M CL 算法基本原理和步骤[26]F i g .2 T he basic pr i nciple and steps o fM CL a l gor ith m[26]从而q t :=p (x t x t -1,u t -1)∋B el(x t -1)对应重要性采样后的预测分布,用于近似期望后验概率分布:p (o t x t )p (x t u t-1,x t-1)B el(x t-1)p (o t d 0,∀,t-1,u t-1)(11)上述更新和迭代处理步骤如图3所示,图中黑点表示机器人位姿的采样分布.从图3(a)~(c )可以看出,机器人位姿从随机分布逐渐收敛,最终收敛于实际机器人位姿,收敛速度与采样数目直接相关:O (1/m ).3.1.2 基本MCL 算法的优点和特性MCL 为在线算法,可作为Any ti m e 算法应用,而定位精度与时间相关,采样集合的尺寸在计算精度和计算复杂度之间达到一种平衡.相对于其他定位方法,基于采样表示MCL 方法的优点如下[9,10]:1)与卡尔曼滤波器方法相比,可以表示多模分布,并可实现机器人的全局定位;2)与基于栅格的马尔可夫定位方法相比,能以相当高的频率集成测量数据;3)与固定尺寸栅格单元的马尔可夫定位方法相比,具有更高的定位精度,原因在于采样中对应的状态表示没有被离散化;4)易于实施.(a)算法初始化 (b )定位处理中 (c)成功定位图3 用于全局定位的M CL 算法处理过程[10]F ig .3 The process ofM CL a l gor it hm for g l obal l o ca liza ti on [10]然而算法也存在不足,其原因在于估计的随机性.例如,如果采样集的尺寸较小,机器人可能仅因为MCL 没能够生成正确位置的一个采样而导致失去对其位置的跟踪.算法也不适用于机器人绑架问题,因为一旦机器人处于绑架状态,则可能在机器人新位姿附近没有合适的采样.因此,当传感器不足够准确时,上述基本的MCL 算法性能会急速下降.极端情况下,常规M CL 算法在传感器信息无噪声干扰时也会失败.3.2 改进MCL 算法为避免和减少常规M CL 算法的缺陷,研究人员提出了多种改进方案.Thrun 等[25]提出了混合MCL,算法综合了常规M CL 和双M CL 方法.算法通过交换MCL 算法中预测分布和重要性权值因子的角色,转换M CL 的采样过程,其中常规MCL 首先利用里程计估计新位姿,然后利用传感器测量数据评价这次采样的重要性;双MCL 方法利用最近传感器测量数据估计位姿,然后利用里程计评价估计值与机器人先前概率值和里程计数据的符合程度.上述每种方法均不是完美的,但是复合起来,效果非常好.特别是,当采样集合尺寸较小时(例如50个采样),混合MCL 算法效果良好,相比先前的M CL 算法,可以更快地284机器人2007年5月从机器人绑架问题中恢复出来.然而粒子滤波器表示能力的提高,是以高计算复杂性为代价的.如何实现粒子滤波器的在线、实时估计引来了新的研究课题.Kwok等[26]提出了一种实时粒子滤波器,解决由于计算资源的限制带来的局限性.方法不再舍弃传感器测量数据,而是将滤波器更新过程中到来的所有采样放入不同的观测集合中.这里,实时粒子滤波器利用混合采样集合代表状态空间分布,因此避免了由于独立采样数目的不足导致的滤波器分歧问题.混合分量的权值通过采用蒙特卡洛近似梯度实现最优化处理,以减少混合表示引入的近似误差,最大程度上接近最优后验分布.粒子滤波器算法执行每次更新的时间复杂度与估计所需的采样数目成线性关系.因此人们对采样的有效使用进行了研究,以保持采样集合为合理尺寸.Thr un等[25]提出在后验估计中加入观测采样,从而动态控制采样集合数目,但是该方法需要可有效生成采样的传感器模型.G ilks等[27]提出引用MC M C (M arkov ChainM onte Carlo)步骤提高基于采样表示的后验估计性能;V lassis等[28]提出采用辅助粒子滤波器,通过加入一个步骤减少预测分布和目标实际分布之间的误匹配,从而减少重要性权值变化,提高重要性采样的效率.Fox等指出,在估计步骤中自适应选择采样集合数目可大大提高粒子滤波器的效率,并给出Kull back Leibler距离(Ku ll b ack Le i b ler distance,KLD)采样解决方案[5].KLD采样方法的主要思想在于限制粒子滤波器的采样表示引入的近似误差,如果采样概率集中于一小部分状态空间,则选择小数目采样,而如果状态不确定性较高,则选择大数目采样. Kw ok[26,29]将KLD采样原理用于其提出的实时粒子滤波器算法中,形成了自适应实时粒子滤波器,进一步提高了算法的执行效率.3.3 其他MCL算法研究M CL定位方法不仅在测距类移动机器人系统中取得成功,在基于视觉传感器的机器人系统中也取得了成功,该类算法通常称之为Condensation算法. Dellaert等[9]将标准的M CL算法应用于装载有视觉传感器的移动机器人系统,解决了卡尔曼滤波器无法实现高不确定性环境下的定位的难题.V lassis 等[28]为解决图像的高维传感器观测和位置观测模型问题,使用基于NN(N earest N eighbour)条件概率估计的逆非参数观测模型,以解决图像遮挡和机器人绑架问题,方法成功应用于基于全景摄像机的室外移动机器人自主定位.Jensfelt等[30]通过TBF算法提取机器人环境中的有效路标特征,然后利用Con densation算法实现机器人的实时动态定位.Lenser 等[31]提出当机器人丢失时,在MCL算法中加入传感器采样,即传感器重置定位算法,并成功应用于Robo Cup99索尼行走机器人系统中,可在有限计算能力下实现机器人的鲁棒定位.W o lf等[32]提取环境图像不变特征作为路标,根据环境地图为数据库中的每个图像抽取可能视点集合,然后结合蒙特卡洛定位算法实现对机器人的可靠定位与跟踪.L i n aker 等[33]利用移动机器人装载全景摄像机执行基于外观的实时全局定位处理.算法直接对全景摄像机图像进行处理,生成低维旋转恒定特征向量.利用这些特征向量,粒子滤波器实现移动机器人位姿的精确连续估计.4 基于粒子滤波器的移动机器人地图创建(M obile robot map building based on particle filters)M onte m erl o等[12,13]首先提出了FastSLAM方法,该方法将粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器相集成,提供了一种新的移动机器人同步定位与地图创建(SLAM)方案,引起了广泛关注.目前,基于粒子滤波器的SLAM研究主要分为Fast S LAM算法及其改进算法研究、粒子滤波器算法与其他智能算法的复合算法研究、其它基于粒子滤波器的地图创建方法. 4.1 FastSLA M算法及其改进M ur phy[34]研究发现,如果知道机器人的确切路径,则路标位置的确定可分解为K个独立的估计问题,每一问题对应于一个路标,并由此提出一种有效的算法用于栅格地图的学习.在此基础上,M onte m er lo等[12]提出了Fast S LAM解决方案.该方法将SLAM 问题分解为机器人定位问题和基于机器人位姿估计的路标集合估计问题.方法利用改进的粒子滤波器估计机器人路径的后验分布,每个粒子拥有K个卡尔曼滤波器,用于路径估计条件下的K个路标位置估计,具体算法如下.4.1.1 标准FastSLA M算法FastSLAM算法具体包括3个步骤[12]:1)首先采集新的位姿,扩展对机器人路径的后验估计;2)更新观测路标估计,在此过程中Fast S LAM算法只需要表示机器人路标的两个参数,而基于E KF的SLAM算法需要2K+3(K为路标数目)个参数;3)计算采样权值,进行重新采样处理.285第29卷第3期余洪山等: 基于粒子滤波器的移动机器人定位和地图创建研究进展Fast S LAM 算法同样采用概率方法表示位姿运动模型p (s t u t ,s t -1)和观测模型p (z t s t ,%,n t ),其中s t 表示t 时刻位姿,u t 代表机器人控制量,%=(%1,%2,∀,%k )代表环境路标,z t 代表t 时刻的观测量,n t 代表t 时刻观测到路标的索引号.此时SLAM 问题就是基于观测量z t =z 1,∀,z t 和控制量u t=u 1,∀,u t 确定所有路标%和位姿s t 位置的过程.如果已知机器人路径s t和相关性变量n t,则所有路标的估计均是相对独立的,这也是Fast S LAM 算法的基础.如果数据关联性已知,则FastSLAM 可表示为:p (s t,%z t,u t,n t)=p (s tz t,u t,n t)(!kp (%s t,z t,u t,n t)(12)从而算法将SLAM 分解为机器人路径s t的后验估计问题和基于路径估计的K 个环境路标位置的估计问题.Fast S LAM 算法利用Rao B lackw ellized 粒子滤波器进行路径估计p (s tz t,u t,n t).路标位姿估计p (%k s t,z t,u t,n t)利用卡尔曼滤波器实现,每个不同路标采用独立的滤波器.由于粒子滤波器中的任意一个粒子具有自己的局部路标估计,因此对于M 个粒子集和K 个路标,将对应KM 个卡尔曼滤波器.Fast S LAM 算法中M 个粒子滤波器的任一粒子的结构如下,即关于路径和路标位置的完全后验估计:S [m ]t=〈s t,[m],![m ]1,t ,&[m]1,t,∀,![m ]N,t ,&[m ]N ,t〉(13)这里![m ]k和&[m ]k分别表示第K 个路标%k 的均差和协方差,s [m ]t代表t 时刻第m 个采样,它根据p (s tu t ,s [m ]t -1)进行增进式估计.新的采样集合S t 的预测概率分布为p (s tzt -1,u t,nt -1).根据新的观测信息,其每个采样的权值的计算为:w [m]t =∀p (z t s t,[m ],z t-1,n t )(14)为提高算法处理效率,Fast S LAM 算法用树结构表示路标位置的不确定性,并在此基础上完成采样集合的更新处理,最终算法复杂度降低为O (M l o g K ),其中M 为粒子滤波器的数目,K 为路标数目,从而大大快于基于EKF 的SLAM 算法.4.1.2 FastSLA M 算法的局限性与改进方案在上述FastSLAM 中,位姿s [m ]t根据机器人运动控制量对应的预测分布进行估计,而没有考虑t 时刻获取的观测值z t ,算法通过重采样处理对新测量信息进行集成.这种处理存在一些问题,例如当机器人运动误差大于测量误差时,位姿的采样将落入低可能性区域范围,然后在以高概率进行重采样时将终止处理.而在实际机器人系统中,运动误差相当高,因此有必要对上述算法进行改进,提高采样的效率.M on te m erl o 等[13]提出了Fast S LAM 2 0算法,即在运动量u t 和观测值z t 基础上进行位姿的采样处理:s [m]t~p (s t s t-1,[m],u t,z t,n t)(15)相应地预测分布也改为p (s t s t -1,[m ],u t,z t,n t).对观测路标的估计处理与原来的算法相同.尽管算法在位姿采样中考虑了新的观测信息,根据权值进行重新采样依然是必须的,因为采样集合并不一定能够与期望值匹配,采样权值如下:w [m]t )p (s t st -1,[m ],u t,zt -1,n t).实验证明,FastSLAM 2 0算法相对于FastSLAM 1 0算法具有更强的鲁棒性,并从理论上首次证明了算法的收敛性.图4为基于Fast S LAM 2 0算法的移动机器人室外地图创建结果,其中图中点代表基准点、实线为FastSLAM 2 0算法的计算地图,点划线为基于GPS 的测量地图.将图4中的3幅子图进行对比,可以看出算法具有很好的收敛性.(a)原始机器人里程计信息 (b)Fast SLAM 2 0算法结果(M =1) (c)基于动态特征管理的Fast SLA M 2 0图4 F ast SLAM 2 0算法应用于V ictor i a P ark 基准数据集[13]F i g .4 F ast SLAM 2 0appli ed to t he V i c t o ria P ark bench m ark data set [13]286 机器人2007年5月上述两种FastSLAM方法均假定特征间的数据关联是已知的.然而实际环境特征存在有很大的不确定性,M onte m erlo提出基于最大相似度方法估计每个粒子的关联变量:n[m]t=arg m ax ntp(z t s[m]t,n t),从而不同的粒子将对应不同的值,并且可能对应不同的n[m]t路标,从而有效解决了传统EKF方法对应的错误关联问题[12,13,35].N ieto等[36]在此基础上对Fast S LAM的实时性数据关联问题进行了深入研究,并应用于多机器人系统的实时地图创建中.上述FastSLAM算法,仅用于特征地图创建.H ahne l等[37]提出的Fast S LAM算法直接利用原始激光测距数据替代路标的地图表示,从而使数据关联处理更为简单.Ranganathan等[38]采用MC MC采样方法进行拓扑空间的构建,以扩展贝叶斯概率模型框架.为实现MC MC对拓扑空间的采样,每个拓扑被认为是关于路标测量数据集合的一个子分区;然后对子分区进行采样,作为给定传感器测量值后的拓扑空间中目标的后概率分布.上述方法一定程度上证实了粒子滤波器算法对各种地图表示法的适应性.4.2 混合粒子滤波器在地图创建中的应用除Fast S LAM方法外,粒子滤波器算法与其他智能算法的复合地图创建算法研究也取得重要进展. L i[39]提出一种基于粒子滤波器和进化机制的移动机器人同时定位与地图创建的方法.方法基于生物物种的竞争进化机制,将粒子滤波器扩展为进化粒子滤波器(Co E vo l u ti o n Partic le Filter,CEPF).在CEPF 中,粒子集分为多个种群,分别表示机器人位姿或路标.通过多个子类的进化演变处理,从而可以同时估计多个独立假设.粒子滤波器的数目根据种群增长模型可动态调整.此外,利用进化计算中的交叉、变异操作,种群间的进化可驱动粒子集向期望后验概率较大的区域移动,从而少量的粒子集即可很好地代表期望概率分布,以实现精确后验概率估计.基于进化计算的特性,方法相对于EKF和传统粒子滤波器算法具有更强的鲁棒性,并且可实现采样集合大小的自适应调整.M asson等[40]提出基于扩展卡尔曼滤波器和蒙特卡洛算法集成的大规模室外环境下移动机器人同步定位与地图创建的解决方案.但是与Fast S LAM算法不同,M asson等利用CEKF(Co m pressed Ex tended K al m an F ilter)解决常规条件下的SLAM问题;当机器人位姿误差的累积增大,E KF滤波器的单模概率分布特性无法满足工作需要时,算法采用粒子滤波器进行数据关联处理,将机器人不确定问题转化为定位问题.当成功实现定位处理后,重新采用CEKF 算法执行SLAM处理.算法有效地集成了CE KF的计算优势和M on te C arlo算法的定位能力,在大规模室外环境中得到的试验结果证明了方法的有效性和可行性.Thrun等[41]提出将最大相似度地图创建算法和MCL定位技术相融合,在线解决大规模环路环境下的高精度地图的创建.由于增进式最大相似度方法存在很大的缺陷,特别是在环行闭合区域时,累计误差已经增至非常大,从而难以构建局部连续的地图.为解决这个问题,方法采用复合估计处理,即对最大相似度算法进行扩展,引入第二个估计器采用粒子滤波器进行机器人位姿(非地图)的完全后估计.算法成功地用于多机器人系统的三维环境地图创建. 4.3 基于粒子滤波器的其它地图创建算法与FastSLAM和前面的混合粒子滤波器地图创建算法不同,Yuen等[42]提出了一种SMC SLAM(Se quentialM onte Carlo SLAM)算法,该算法全部采用粒子滤波器实现SLAM处理,其中一个粒子滤波器作为状态滤波器∋0估计机器人位姿,L个粒子滤波器作为参数滤波器∋1,∀,L估计环境障碍物.在实施过程中,算法采用Generic粒子滤波器对状态和参数滤波器进行估计,根据权值因子的累积函数分布进行采样,并且当有效粒子的数目低于某一阈值时,才执行重新采样处理.实验结果验证了方法的可行性,但是由于环境特征存在感知误差,地图创建部分的准确性还有待进一步提高.Kanto r等[43]提出将蒙特卡洛方法应用于基于主动路标的机器人系统定位和地图创建,此时机器人只能获取自身与路标之间的距离信息,而不包含任何状态与识别信息.由于机器人与主动路标之间无需可视路径,并且完全避免了数据关联问题,因此通过蒙特卡洛方法,无需精确放置信号塔,基于机器人系统的里程计信息和路标距离信息,即可高效实现移动机器人同步定位和地图创建.多机器人系统协作进行未知环境下的同步定位与地图创建是当前SLAM的重要研究方向之一, Rek leitis等[44]引入第二台机器人作为辅助从而减少机器人探索过程中移动机器人位姿的不确定性,采用粒子滤波器进行建模和减少累计里程计误差,实现精确大规模地图创建.Thrun等[41]将增进式地图创建和MCL的融合算法扩展至多个机器人平台,通过协作处理,成功生成关于环境的单一地图.多机器287第29卷第3期余洪山等: 基于粒子滤波器的移动机器人定位和地图创建研究进展。

基于粒子滤波的移动机器人定位及路径优化问题研究范利春信息与电气工程学院电气工程与自动化2005-10班指导教师：李明摘要：首先研究了基于粒子滤波算法的移动机器人自定位问题，建立了机器人的粒子滤波定位模型，实现了机器人依据激光测距仪的自定位。

其次针对复杂未知环境地图，提出了骨架提取算法，将二维平面地图转化为骨架图，结合A*搜索算法进行路径的选择并引入微粒群算法对机器人路径进行优化，解决了复杂未知地图的路径规划及优化问题。

最后在仿真环境中对上述方法进行了实验。

关键词：移动机器人；粒子滤波；路径规划；骨架提取1引言传统的局部规划的方法强调避碰行为，虽实时性好，但是由于缺乏规划而丧失优化的优点。

如人工势场法，不仅不容易找到最优路径，并且容易陷入局部陷阱中。

全局规划的智能方法强调在可行路径中找最优的路径，前提是能够很容易找到可行解，这样对环境的要求就很高，不适合复杂环境的求解。

如微粒群算法，当他们在复杂环境中，可行解的空间非常小，这样它们很难有粒子到达目标。

而在未到达目标之前，无法写出其适应度函数，这就限制了微粒群算法在复杂地图中的路径直接求解。

传统的方法都是在没有给出建议路径的情况下进行规划的，因此会遇到以上问题的限制。

由于机器人的运行环境往往是全局已知，部分未知的，如果能够根据全局地图给出建议路径，然后在建议路径的基础上应用优化算法进行优化就能够得到机器人的优化路线。

机器人在实际运行过程中会沿着建议路径走，并且会不断的更新地图，然后算法依据机器人当前获得的地图重新进行规划，保证机器人能够避过规划图以外的障碍物，成功到达目的地。

本文根据这种思想，针对复杂地图进行路径规划和优化。

2基于粒子滤波的定位算法定位是移动机器人路径规划的基本环节，粒子滤波是从概率论的角度出发，利用概率演算来明确的描述机器人的位置，能够精确描述机器人的不确定性。

2.1系统模型机器人的每一运动周期，位姿变化模型如图1所示：X Y图1移动机器人的运动模型移动机器人在时刻的位姿为，并接受到控制命令：向右转度，向前行移动米。

移动机器人同步定位与地图构建关键技术的汇报人：2024-01-08•引言•移动机器人定位技术•地图构建技术目录•同步定位与地图构建算法•实验与结果分析•结论与展望01引言移动机器人技术发展迅速，广泛应用于军事、救援、农业等领域。

同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人领域的重要技术，能够实现机器人在未知环境中的自主导航和地图构建。

随着人工智能和传感器技术的发展，SLAM技术不断取得突破，为机器人提供了更准确、高效的环境感知和导航能力。

背景介绍SLAM技术是实现机器人智能化的关键，对于提高机器人自主性、降低对人工干预的依赖具有重要意义。

SLAM技术有助于解决机器人导航、环境感知等领域的难题，为机器人技术的发展和应用提供了新的思路和方法。

SLAM技术的研究对于推动智能机器人、无人系统等领域的创新发展具有重要意义，有望为未来的智能化社会做出重要贡献。

研究意义02移动机器人定位技术总结词传感器融合定位技术利用多种传感器信息融合，提高定位精度和鲁棒性。

传感器融合定位技术通过整合惯性传感器、轮速传感器、里程计、GPS等多元信息，利用算法进行数据融合处理，以获得更准确和可靠的位置估计。

能够减小单一传感器的误差，提高定位精度；能够适应多种环境，具有较好的鲁棒性；能够提供更多的信息来源，提高系统的可靠性。

如何选择和优化传感器组合，以提高定位精度和鲁棒性；如何处理和融合大量数据，以降低计算复杂度和提高实时性。

详细描述传感器融合定位技术的优点包括传感器融合定位技术面临的挑战包括传感器融合定位概率定位算法•总结词：概率定位算法基于概率论和统计学原理，对移动机器人的位置进行估计。

•详细描述：概率定位算法通过建立机器人位姿的联合概率分布，利用已知的环境信息和传感器观测数据，采用最优化方法求解机器人的位置和姿态。

常见的概率定位算法包括卡尔曼滤波、蒙特卡洛滤波和粒子滤波等。

•概率定位算法的优点包括：能够处理带有噪声和误差的观测数据，提供位置估计的不确定性信息；能够根据已知的环境信息和先验知识对位置进行预测和优化。

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究随着无人机技术的发展，无人机在军事侦查、灾害勘查、环境监测等领域的应用越来越广泛。

而无人机目标跟踪算法作为无人机智能化的核心技术之一，对于提高无人机的自主性和智能性至关重要。

本文旨在研究基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法，提高无人机在目标跟踪和识别任务中的准确性和鲁棒性。

一、无人机目标跟踪算法的研究现状自适应粒子滤波是一种基于样本重采样和粒子更新的目标跟踪算法，其基本原理是通过大量的随机粒子样本来近似当前状态的后验概率分布，然后根据观测数据来更新这些样本，以获得目标的实时位置和状态。

相比传统的滤波算法，自适应粒子滤波能够更好地适应非线性系统、非高斯噪声和模型不确定性等问题，因此在目标跟踪任务中表现出更好的性能。

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法主要包括以下几个步骤：利用目标的动态模型和测量模型生成大量的随机粒子样本，以近似目标的后验概率分布；然后，根据无人机的传感器数据对这些粒子样本进行更新，获取目标的实时位置和状态；在更新后的粒子样本中选取权重较大的部分作为最终的目标估计结果，以实现无人机对目标的跟踪和识别。

为了验证基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法的有效性，本文设计了一系列实验来评估算法在不同场景下的性能。

实验中，将使用一架装备有多种传感器（如相机、红外传感器等）的无人机作为平台，对不同类型、不同运动模式的目标进行跟踪和识别。

在实验设计中，将考虑多种情况下的因素，如目标运动速度、噪声环境、传感器精度等，并与传统的Kalman滤波、扩展Kalman滤波算法进行对比分析。

四、实验结果分析与讨论通过对实验数据的分析，可以评估基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法在不同情况下的表现。

实验结果将包括目标跟踪的准确度、鲁棒性以及算法的计算效率等指标。

通过比较实验结果，可以得出基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法与传统算法的优劣势，以及该算法在实际应用中的潜在价值和局限性。

基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术摘要：现代社会对于移动目标的跟踪和定位技术需求日益增加，而传统的方法往往面临着复杂背景和遮挡等问题。

在这种情况下，基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术逐渐成为研究的热点。

本文介绍了粒子滤波的原理和基本思想，并探讨了其在移动目标跟踪和定位中的应用。

同时，本文还对粒子滤波算法的优化方法进行了讨论，以提高系统的精度和效率。

引言：移动目标跟踪和定位技术在许多领域具有重要应用，比如智能交通系统、无人机导航和机器人控制等。

然而，由于环境的复杂性和目标自身特点的多样性，传统的跟踪和定位方法往往无法满足实际需求。

基于粒子滤波的方法则不依赖于目标模型和先验知识，能够更好地处理复杂背景和遮挡等问题。

粒子滤波的原理和基本思想：粒子滤波是一种基于贝叶斯推理的状态估计方法，其基本思想是通过一系列粒子对目标的状态进行估计。

每个粒子代表了一个可能的目标状态，并通过运动模型和观测模型对目标进行更新。

通过多次迭代，可以逐渐减少粒子数目，从而得到对目标状态的估计。

粒子滤波的应用：在移动目标跟踪和定位中，粒子滤波的应用十分广泛。

一方面，可以通过粒子滤波对目标的运动轨迹进行预测和跟踪，例如通过分析连续的图像序列来估计目标的位置、速度和加速度等信息。

另一方面，还可以通过粒子滤波对目标的位置进行定位，例如通过多个传感器的观测数据来估计目标在空间中的位置。

这些应用可以大大提高移动目标跟踪和定位的精度和鲁棒性。

粒子滤波算法的优化：虽然粒子滤波方法在移动目标跟踪和定位中具有很大的潜力，但是由于样本数目的增加，算法复杂度也会呈指数级增加。

因此，如何提高粒子滤波算法的效率成为研究的重点。

有研究者提出了一系列优化方法，例如重要性采样、自适应重采样和粒子滤波的并行计算等。

这些方法可以在一定程度上减少计算开销，并提高系统的实时性和稳定性。

实验验证与分析：为了验证基于粒子滤波的移动目标跟踪和定位技术的有效性，作者设计了一系列实验，并利用真实数据进行了分析。

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究摘要：无人机的目标跟踪技术一直是无人机应用领域的重点问题之一。

为了提高无人机的目标跟踪性能，本文提出了一种基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法。

在该算法中，采用了自适应采样方法以及优化的粒子滤波算法，可以使算法更加鲁棒，能够有效地应对复杂的场景，并且在跟踪性能上有显著的提升。

本文通过仿真实验验证了所提算法的有效性和优越性。

一、前言无人机的应用范围日益扩大，其中目标跟踪技术是无人机应用领域的一个重要问题。

目标跟踪是指无人机在飞行过程中，通过传感器获取目标的信息并且实现目标的实时跟踪。

无人机的目标跟踪技术特别是在自主飞行和智能监控等方面都有广泛的应用前景，因此无人机目标跟踪技术一直是研究的热点之一。

针对无人机目标跟踪技术的问题，目前已经有很多研究成果。

其中，基于视觉的目标跟踪、基于雷达的目标跟踪和基于红外传感器的目标跟踪等技术都有一定的应用。

然而，由于无人机目标跟踪过程存在着时间延迟和随机噪声等问题，因此需要有效的算法提高跟踪性能。

二、自适应粒子滤波算法在本文的算法中，无人机通过搭载的传感器对目标进行监测，然后使用自适应粒子滤波算法进行目标跟踪。

该算法主要包括以下几个部分：（1）状态空间建模：将监测到的目标状态建立数学模型，通常采用的是二维平面状态空间。

（2）初始位置设定：设置初始状态下的粒子，放置在状态空间内的不同位置。

（3）粒子滤波：采用粒子滤波算法对粒子进行不断的递推更新，直到得到目标的最终状态。

在进行粒子滤波时，通常需要对粒子进行采样，以便获得目标的正确跟踪。

本文提出的自适应粒子滤波算法主要体现在采样方法和优化的粒子滤波算法上。

（1）自适应采样在传统的粒子滤波算法中，粒子采样通常是均匀分布的。

这种采样方法虽然简单，但是无法适应复杂的情况，并且会导致算法的迭代次数增加，从而降低跟踪效率。

为了提高粒子采样的效率，本文采用了自适应采样方法。

该方法首先根据先前的跟踪结果，确定目标可能出现的区域，并且根据目标出现的概率密度分布进行粒子的初始采样。

基于粒子滤波的机器人定位与导航研究随着科技的快速发展，机器人技术越来越成熟，各种类型的机器人也逐渐走进人们的日常生活。

无论是家用机器人还是工业机器人，它们都需要精确的定位与导航能力。

本文将介绍一种基于粒子滤波的机器人定位与导航方法。

一、机器人定位与导航简介机器人定位与导航是机器人技术的基础，它是保证机器人能够准确地执行任务的前提。

精确的机器人定位与导航需要计算机视觉、传感器技术、算法和数据处理技术的综合应用。

目前，机器人定位与导航技术已经成为一个独立的领域。

机器人定位与导航有许多应用，例如导航机器人、无人车、工业自动化等等。

在制造业、物流、医疗、军事等各个领域都有广泛的应用。

二、粒子滤波原理粒子滤波是一种基于非参数贝叶斯滤波的方法，它可以处理非线性和非高斯的状态估计问题。

粒子滤波是一种蒙特卡罗方法，它使用一组粒子来描述潜在的状态分布。

在处理机器人定位问题时，粒子滤波将所有可能的机器人位置抽象为一个状态。

在粒子滤波方法中，控制向量和观测量可以通过状态转移函数和观测函数的计算进行估计。

状态转移函数是指机器人在每个时间步移动的确定性模型，观测函数是指机器人传感器测量的随机噪声。

通过这些计算，可以对机器人状态进行估计。

三、基于粒子滤波的机器人定位与导航研究基于粒子滤波的机器人定位与导航研究包括两个方面，一个是机器人状态的估计，另一个是机器人的轨迹规划。

机器人定位与导航中最基本的问题是机器人状态的估计。

在基于粒子滤波的方法中，根据机器人传感器得到的数据，可以对机器人的状态进行估计。

通过一定的算法和数据处理技术，可以得出最优解。

轨迹规划是机器人定位和导航中的另一个重要问题。

机器人的移动需要一定的规划，才能实现任务的完成。

基于粒子滤波的机器人轨迹规划方法，可以通过对机器人经过的路径进行模拟和优化，得出最优路径。

四、机器人定位与导航技术的未来随着人工智能和机器学习等技术的发展，机器人定位与导航技术也将迎来新的发展。

收稿日期:2009-09-27;修回日期:2009-10-29 基金项目:广东高校优秀青年创新人才培育项目(201180);国家/8630计划资助项目(2006AA04Z259);国家自然科学基金资助项目(60643005)作者简介:柯文德(1976-),男,副教授,博士研究生,主要研究方向为计算机系统结构、机器人、人工智能等(w endeke@163.co m );蔡则苏(1966-),男,副教授,博士,主要研究方向为机器人、模式识别、人工智能等;李家兰(1977-),男,讲师,硕士,主要研究方向为计算机软件理论、机器人、人工智能等.机器人同时定位与地图构建技术研究*柯文德1,2,蔡则苏2,李家兰1(1.茂名学院计算机科学与技术系,广东茂名525000;2.哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001)摘 要:移动机器人同时定位与地图创建是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术,具有广泛的应用前景,也是目前机器人研究的热门课题之一。

针对国内外近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了机器人的地图创建方法类别、基于概率理论的自主定位方法、同时定位与地图创建的问题描述及研究方法等方面的发展现状及存在的不足。

关键词:机器人;地图;未知环境;同时定位与地图创建中图分类号:TP24216 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2010)04-1216-04do:i 10.3969/.j i ssn .1001-3695.2010.04.004R esearch of si m ultaneous l ocalizati on and m app i ng i n robotKE W en -de 1,2,C A I Z e -su 2,L I Ji a -lan 1(1.Dept .o f C o mputer Sc ie nce ,M ao m i ng Colle g e ,M a o m i ng Guangd ong 525000,Ch i na;2.S c h ool of Compu ter Sc i ence ,H arbi n Instit u te of T ec hnology ,H arbi n 150001,Ch ina )Abstract :S m i u ltaneous l ocalization and m app i ng is t he key technology to reali ze the auto navi gati on f or robot in the unknown envi ronment ,w hich has been a parti cularly acti ve top i c ofm obil e robot due to its potenti a.l Th is paperwas a survey of t he re -cent researches on such areas of SLAM as types of m ap constructi on ,self l ocalizati on based on probab ilit y,descri p ti on of SLAM and its researchi ngm et hods ,etc .Raised so m e aspects i n S LAM needed to be m i proved fi nall y .Key words :robo;t m ap ;unkno w n envi ronmen;t sm i u ltaneous localizati on and m appi ng0 引言在未知的环境中,由机器人依靠其自身携带的传感器提供的信息建立环境模型并实现定位是目前自主移动机器人研究中的一个热点问题[1,2]。