1、本論文來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金支持的“未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制的理論與方法研究”(批準(zhǔn)號(hào)：60234030)。作為該項(xiàng)目研究的一部分，本論文以移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中的定位問(wèn)題為研究?jī)?nèi)容，利用自行研制的裝配有二維激光雷達(dá)環(huán)境感知系統(tǒng)，并通過(guò)里程計(jì)、陀螺儀等內(nèi)部傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)航跡推測(cè)的移動(dòng)機(jī)器人“中南移動(dòng)1號(hào)MORCS-1”，重點(diǎn)圍繞影響移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)定位的四類不確定性處理展開(kāi)研究：通過(guò)移動(dòng)機(jī)器人定位傳感器的誤差分析及校準(zhǔn)，旨在消除傳感器噪聲所帶

2、來(lái)的測(cè)量誤差；通過(guò)建立移動(dòng)機(jī)器人的三維運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行航跡推測(cè)，以期實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地形下精確的移動(dòng)機(jī)器人本體姿態(tài)感受；通過(guò)基于激光雷達(dá)的動(dòng)靜態(tài)障礙的自主檢測(cè)等相關(guān)研究，盡量消除環(huán)境的不確定因素影響進(jìn)而實(shí)現(xiàn)可靠的移動(dòng)機(jī)器人絕對(duì)定位；通過(guò)以上研究，針對(duì)未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下移動(dòng)機(jī)器人增量式環(huán)境建圖與自定位的研究提出一種魯棒的濾波算法，改善未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位的性能。 總結(jié)全文，在移動(dòng)機(jī)器人定位的不確定性處理研究中，提出了一些具有一定創(chuàng)新性的方

3、法： 結(jié)合自行研制的移動(dòng)機(jī)器人MORCS-1系統(tǒng)的多種內(nèi)外部定位傳感器，針對(duì)內(nèi)部本體感受傳感器光纖陀螺儀的漂移誤差，提出采用基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)光纖陀螺儀的溫漂建模及校準(zhǔn)，能夠?qū)⑵錅仄兓刂圃诤銣貤l件下標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試輸出附近；針對(duì)外部環(huán)境感知傳感器激光雷達(dá)測(cè)距數(shù)據(jù)中包含的噪聲干擾，考慮移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中激光雷達(dá)測(cè)距數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，提出采用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)濾波技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理，從而可以有效濾除噪聲干擾滿足導(dǎo)航中障礙實(shí)時(shí)精確檢測(cè)的要求

4、。 根據(jù)剛體運(yùn)動(dòng)學(xué)的約束分析了一種輪式結(jié)構(gòu)與懸浮式搖架系統(tǒng)相結(jié)合的移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜地形下的航跡推測(cè)，采用里程計(jì)、光纖陀螺儀、傾角傳感器等傳感器信息推導(dǎo)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，提出一種運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與車輪．地面運(yùn)動(dòng)角度實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)軌跡估計(jì)的方法。通過(guò)對(duì)不同地形下的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行仿真以及利用機(jī)器人進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，獲得的移動(dòng)機(jī)器人航跡推測(cè)效果比直接運(yùn)用傾角推測(cè)的效果更為接近真實(shí)值。 利用二維激光雷達(dá)作為環(huán)境感知的外部傳感器，通過(guò)占據(jù)柵格地圖融合

5、機(jī)器人航跡推測(cè)的位姿信息和激光雷達(dá)的障礙測(cè)距信息，提出一種非靜態(tài)環(huán)境中基于二維激光雷達(dá)的自主動(dòng)靜態(tài)障礙檢測(cè)方法。對(duì)于獲得的動(dòng)態(tài)障礙，利用改進(jìn)建議分布的粒子濾波實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)過(guò)程跟蹤定位。對(duì)于獲得的靜態(tài)障礙地圖，將模糊邏輯與最大似然估計(jì)相結(jié)合，采用基于模糊似然的局部地圖匹配方法改進(jìn)移動(dòng)機(jī)器人自定位的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)靜態(tài)障礙自主檢測(cè)與分離，進(jìn)行有效的單目標(biāo)跟蹤定位，并可以校準(zhǔn)航跡推測(cè)誤差。針對(duì)未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下移動(dòng)機(jī)器人的增量式環(huán)境

6、建模與自定位，利用改進(jìn)的Rao-Blackwellized粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人位姿和環(huán)境特征位置的聯(lián)合評(píng)估。為了自主地對(duì)二維激光雷達(dá)的環(huán)境障礙感知信息進(jìn)行類別劃分特征提取，提出將無(wú)監(jiān)督聚類學(xué)習(xí)應(yīng)用于障礙的特征提取，并將模糊邏輯引入到增量式特征的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行障礙的分類判決。對(duì)于評(píng)估機(jī)器人路徑位姿的粒子濾波進(jìn)行了兩點(diǎn)改進(jìn)：考慮將地圖匹配和粒子濾波重采樣相結(jié)合，并基于有效樣本大小ESS來(lái)實(shí)現(xiàn)粒子濾波的重采樣自適應(yīng)；對(duì)于環(huán)境特征的評(píng)估，利