移動機器人定位系統(tǒng)方案-資料下載頁
2025-04-28 08:03本頁面
【正文】 based技術(shù)。 Mapbased Positioning 地圖定位基于地圖的定位，也被稱為“地圖匹配”是一種技技術(shù)，借助于該技術(shù)，機器人使用它自己的感受器來創(chuàng)建周圍局部環(huán)境的一個地圖。這一區(qū)域地圖被拿來與以前存放在存儲器里的一個全局性地圖進行比較。如果找到匹配，那么機器人能計算其實際位置和在環(huán)境中的定位。預存儲的地圖可以是環(huán)境的一種CAD模型，也可以是由以前的傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建的。地圖定位是有優(yōu)點的，因為它是用典型室內(nèi)環(huán)境的天然結(jié)構(gòu)推導位置，而不改變環(huán)境。同時，隨著一些算法被開發(fā)， 基于地圖的定位將使一個機器人去學習一個新的環(huán)境，通過探索提高定位精度。地圖定位的缺點是對地圖傳感器的精度有嚴格要求，并要求有足夠的靜止狀態(tài)時間和用于匹配時容易識別的特點。由于具有挑戰(zhàn)性的要求，目前多數(shù)地圖定位工作僅限于實驗室圖設(shè)置和相對簡單的環(huán)境。 Map Building有兩種截然不同的起點定位過程的圖譜。要么是一個已有的圖象，或者機器人必須建造自己的環(huán)境地圖。Rencken[1993]定義地圖的構(gòu)建問題,如下：“考慮到機器人的位置與一套測量方法, 傳感器看嗎?“很明顯,mapbuilding能力的一次機器人以其傳感能力密切相關(guān)。一個問題是有關(guān)mapbuilding“自主探索” [Rencken條,1994條]。為了建立一個地圖,機器人必須探索未知環(huán)境地圖區(qū)域。典型地,這是假定沒有機器人開始探索任何知識環(huán)境。然后,有一個運動戰(zhàn)略是跟著旨在最大限度地數(shù)量的繪制了最少的地區(qū)。這樣的運動策略 被稱為“勘探戰(zhàn)略》,并在強烈的依賴這種傳感器的使用。其中一個例子對一個簡單的探索 根據(jù)激光雷達傳感器策略,給出了Edlinger和[Puttkamer條,1994條]。許多研究人員相信,沒有單一傳感器形態(tài)足以捕捉所有相關(guān)獨自一人一個真正的環(huán)境特征。為了克服這一問題,結(jié)合數(shù)據(jù)是必要的來自不同傳感器的需求,這一過程被稱之為傳感器融合。例如,Buchberger等。艾爾。[1993]和[1994。1995]JCrg發(fā)展機制,利用異構(gòu)信息 從一個laserradar獲得和聲納系統(tǒng)可靠,為了構(gòu)建完整的世界模型。傳感器融合是一個活躍的研究領(lǐng)域,文學,充滿了技術(shù)結(jié)合不同類型的傳感器數(shù)據(jù)。 Map Matching其中一個最重要的和具有挑戰(zhàn)性的方面是導航地圖匹配圖譜, 例如,建立之間的對應(yīng)一個當前局部地圖和地圖[Kak儲存全球 等問題,1990)。在地圖上工作匹配是計算機視覺的社區(qū)通常專注于 一般的圖像匹配問題,相對于任意位置定位模型 (例如,[Talluri和Aggarwal,1993)。一般來說,匹配的獲得是通過第一次特征提取, 其次是確定正確的形象和模型之間的關(guān)系特點, 通常通過某種形式的約束搜索[考克斯條,1991條]。討論了兩種不同類型的 匹配算法,”圖標”和“特征”,給出了[Schaffer等問題,1992)。Example: University of Kaiserslautern39。s Angle Histogram一個簡單但是顯然很有效的方法是由Hinkel mapbuilding Knieriemen[1988]從凱澤斯勞滕大學,德國。這個方法,稱為角度直方圖,”使用一個內(nèi)部開發(fā)的雷達。一個典型的瀏覽該雷達顯示圖14。作品的角度直方圖檢測方法如下。首先,一個360度掃描的房間被擄去了用激光雷達,并由此產(chǎn)生“精選”被記錄在地圖。然后該算法測量相對功角之間的任何兩個相鄰的安打(見圖15)。補償后噪閱讀(所引起的錯誤在適當?shù)奈恢孟噜彺?,角直方圖顯示圖16(a)可以被建立。統(tǒng)一的主墻的方向作為的山峰清晰可見的角度直方圖。計算直方圖的只有兩個模%的結(jié)果 主要峰:一為每一對平行墻。該算法以強有力的空缺在墻壁,如門窗、甚至柜內(nèi)襯墻。計算角度直方圖后,所有的角度安打可以歸一化,導致如圖16 b表示。這種轉(zhuǎn)變后,兩個額外的直方圖,一個x和ydirection可以建造。 這一次,山峰顯示距離墻在x,y方向。Hinkel和Knieriemen原有的算法已被進一步的細化在過去的幾年里(例如:小薇丁曉萍。[1994])()。Example 2: Siemens39。 RoamerRencken[1993。1994]在西門子公司研發(fā)中心在慕尼黑, 德國,已經(jīng)取得實質(zhì)性的貢獻解決啟動問題向造成皮帶位置不確定性和環(huán)境。這個問題存在,機器人必須在一個未知環(huán)境中移動,它的不確定性odometryderived位置。為例如,當建立一個地圖的大環(huán)境下,所有的尺寸相對很有必要承運人的感測器(例如,移動機器人)。然而,機器人本身的位置還不為人所知就是這樣,因為錯誤odometry積累。解決了這個問題Rencken如下:為了表達“看見”特征的24超聲波傳感器、機器人模型構(gòu)建這些特性。占一般不可靠的信息從超聲波傳感器、特征可分為假設(shè)的,初步或證實。一旦一個特征得到確認,它是用來構(gòu)建地圖。之前地圖得以更新,雖然,每一個新的數(shù)據(jù)點必須伴隨或是一個飛機,一個角落,或一個邊緣處(和一些變化,這些功能)。設(shè)計一種Rencken”的假設(shè)樹” 這是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它允許跟蹤不同假設(shè),直到足夠的嗎數(shù)據(jù)積累到做最后的決定。3。結(jié)論本文概述了在移動機器人定位領(lǐng)域現(xiàn)有的傳感器和技術(shù)。我們定義了七類這些傳感器和技術(shù)，但是很顯然，也可以作其他的歸納分類。從大量文獻中作出的最重要的結(jié)論，是室內(nèi)移動機器人導航不存在單一類型的完善的解決方案。對于幾乎所有的自動車輛系統(tǒng)的室外導航，GPS可以成為通用的導航系統(tǒng)。不幸的是，一個室內(nèi)的相當于GPS的導航系統(tǒng)是很難實現(xiàn)的，這是因為沒有一個現(xiàn)有的高頻三邊測量法在室內(nèi)可以可靠工作。如果在靜止和平臺部件之間視線可以保持的話，高頻解決方案也可在室內(nèi)很好的工作。然而，在這個場合用來作三邊測量的光學部件通常有點貴。市場似乎已經(jīng)接受這一想法有一段時間了，因為可以看出在相對較多的商業(yè)上可用導航系統(tǒng)是基于光學三角法（）。盡管有各種各樣的強大的現(xiàn)有的系統(tǒng)和技術(shù)，我們相信移動機器人仍然還需要一個特別完善及通用的室內(nèi)導航方法。這樣一個方法將很可能對其發(fā)明者帶來科學和商業(yè)成功。寧可累死在路上，也不能閑死在家里！寧可去碰壁，也不能面壁。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來越容易。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來越難。能干的人，不在情緒上計較，只在做事上認真；無能的人！不在做事上認真，只在情緒上計較。拼一個春夏秋冬！贏一個無悔人生！早安！—————獻給所有努力的人. 學習好幫
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