未知环境下的机器人地图构建研究
摘要 地图构建技术是机器人自主导航研究中的一个关键问题。为了实现机器人在未知环境下的自主导航，本文在分析当前普遍采用的一些环境构建方法及其缺点的基础上，提出一种基于多传感器信息融合的地图构建方法。实验结果表明该方法有效地克服了传感器的累计误差，有效地提高了构建环境地图的准确性。此方法的可行性和有效性通过Pioneer3-DX移动机器人得到了实验验证。
关键字 机器人；地图构建；多传感器信息融合；扩展卡尔曼滤波
0 引言
导航技术是自主移动机器人研究的核心，其关键在于建立一个合理有效的环境地图[1]，用来描述机器人的工作环境，从而进行路径规划和避障，所以构建并维护一个环境地图是自主机器人能否顺利完成工作的前提和重要环节，构建环境地图的精确程度直接影响到机器人后续的工作状态。
典型的环境地图表示方法有尺度地图，拓扑地图。但其准确性都受限于传感器的不确定性，无论何种环境地图都依赖于传感器提供的环境信息，即构建环境地图的精度取决于所采用的传感器。机器人自身携带的传感器是其探索周围环境的重要手段。当前，常用的传感器有视觉传感器、里程计和惯导系统、超声波传感器、激光测距仪、GPS定位系统等。针对不同的传感器，各有其使用优缺点及局限性[2][3]，为此，经过分析比较，本文采用扩展卡尔曼滤波技术，将里程计和超声波传感器所提供的信息进行融合，实现构建准确的环境地图。
1 环境信息的检测与提取
1.1 里程计模型的建立与信息处理
通过里程计的测距工作原理，建立其位移数学模型：
（1）
其中，r为车轮半径，N为光码盘输出的脉冲数，p为光电码盘转数。若机器人左右轮的移动距离分别为和，且两轮的间距为b，机器人从位姿运动到，则机器人运动的距离为，机器人转过的角度为。
1.2 超声波传感器模型的建立与信息处理
通过超声波测距的工作原理，建立其测距数学模型：
（2）
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