火星车同时定位与地图构建方法研究

发布时间：2017-03-18 00:04

  本文关键词：火星车同时定位与地图构建方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着火星探测再次成为各国航天计划热点,研发适用于复杂环境的火星车系统成为完成火星表面探测的关键。“同时定位与地图构建算法(SLAM)”能够使移动目标在未知环境中定位的同时,实现对未知环境的观测建图。这种算法适用于火星车系统,能够实现火星车自定位,并对未知周围火星表面建立特征地图,可以为下一步的路径规划等提供基础。因此,有必要将SLAM算法应用与火星车系统。本文利用“扩展卡尔曼滤波器(EKF)”对适用于火星车系统的三维“同时定位于地图构建”方法进行深入研究。其中主要为以下几个部分:首先,建立火星车在三维火星表面环境中的系统模型。包括各个坐标系定义与相互转换;火星车三维六自由度运动模型、三维激光测距仪模型。之后使用传统EKF对三维SLAM过程进行实现,分析算法的计算复杂度和一致性。并建立模拟火星表面地形约束轨迹,通过数学仿真对SLAM算法进行验证分析。其次,针对传统同时定位与地图构建算法在运行过程中,计算复杂度随着状态量包含特征点数增大的特点,建立一种约束性局部子地图法。此方法通过局部子地图进行状态更新,并周期性融入到全局地图中。并证明此算法在保持计算精度的条件下,有效降低计算复杂度。之后针对SLAM算法的一致性问题,分别建立多种不同的运动情景,推导每个情景下算法的收敛特性。利用这些收敛特征性,来分析说明SLAM算法是“如何产生不一致性的”。最后研究了体系固联SLAM算法。此算法在火星车体系固联坐标系下实现状态更新过程,在观测方程线性化过程中省略了火星车自身位姿信息递推中的不确定性累积,有效提高系统一致性。并将此算法与约束性局部子地图法结合,实现一种计算复杂度低、一致性高的联合算法,通过仿真分析验证联合算法的有效性。
【关键词】：火星车 同时定位与地图构建 局部子地图 扩展卡尔曼滤波 体系固联坐标系
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V476.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题研究的背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 国外火星车/月球车研究现状11-13
• 1.2.2 国内火星车/月球车研究现状13-14
• 1.2.3 SLAM导航算法研究现状14-17
• 1.3 主要研究内容及方案17-19
• 1.3.1 火星车EKF-SLAM方法研究17
• 1.3.2 约束性局部子地图法17
• 1.3.3 EKF-SLAM算法收敛性及一致性分析17-18
• 1.3.4 体系固联SLAM算法18-19
• 第2章 火星车同时定位与地图构建算法研究19-46
• 2.1 引言19
• 2.2 火星车三维系统模型建立19-27
• 2.2.1 坐标系定义19-20
• 2.2.2 火星车运动模型20-22
• 2.2.3 IMU模型22-23
• 2.2.4 激光测距仪模型23-27
• 2.3 基于扩展卡尔曼滤波的火星车三维SLAM算法27-37
• 2.3.1 系统状态模型28-30
• 2.3.2 状态预测过程30-31
• 2.3.3 状态更新过程31-32
• 2.3.4 状态增广过程32-34
• 2.3.5 数据关联过程34
• 2.3.6 SLAM算法计算复杂度34-36
• 2.3.7 SLAM算法一致性36-37
• 2.4 仿真分析37-45
• 2.4.1 三维地形建立37-38
• 2.4.2 火星车运动的三维地形约束38-40
• 2.4.3 SLAM算法仿真分析40-45
• 2.5 本章小结45-46
• 第3章 约束性局部子地图法46-60
• 3.1 引言46
• 3.2 约束性局部子地图法概述46-47
• 3.3 局部子地图法基本过程47-52
• 3.3.1 系统状态量47-48
• 3.3.2 状态估计过程48-50
• 3.3.3 局部状态估计的去相关性50
• 3.3.4 子地图转换到全局地图50-52
• 3.4 局部特征点估计条件约束52-54
• 3.5 仿真结果分析54-59
• 3.6 本章小结59-60
• 第4章 SLAM算法收敛性及一致性分析60-78
• 4.1 引言60
• 4.2 重构SLAM算法60-62
• 4.2.1 三维SLAM状态量60-61
• 4.2.2 状态更新61-62
• 4.3 SLAM算法收敛性分析62-73
• 4.3.1 火星车静止时收敛性63-68
• 4.3.2 火星车运动时收敛性68-73
• 4.4 SLAM算法一致性分析73-77
• 4.5 本章小结77-78
• 第5章 体系固联SLAM算法78-86
• 5.1 引言78
• 5.2 体系固联算法78-81
• 5.2.1 状态预测过程79
• 5.2.2 状态更新过程79-80
• 5.2.3 状态合并过程80-81
• 5.2.4 算法计算复杂度81
• 5.3 体系固联约束性局部子地图法81-82
• 5.4 仿真结果及分析82-85
• 5.5 本章小结85-86
• 结论86-88
• 参考文献88-93
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果93-95
• 致谢95

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 陈卫东,张飞;移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J];控制理论与应用;2005年03期

2 张恒;樊晓平;瞿志华;;基于多假设跟踪的移动机器人自适应蒙特卡罗定位研究[J];自动化学报;2007年09期

3 卞毓麟;;人类下一个目标:火星[J];杭州(周刊);2015年02期

4 周武;薛滔;郑永春;;欧阳自远:我国火星探测应高起点发展[J];太空探索;2015年03期

  本文关键词：火星车同时定位与地图构建方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：253633