引用本文:陈家乾,何 衍,蒋静坪.自主移动机器人的室内结构化环境地图创建[J].控制理论与应用,2008,25(4):767~772.[点击复制]
CHEN Jia-qian,HE Yan,JIANG Jing-ping.Map building with autonomous mobile robot in the structured indoor environment[J].Control Theory and Technology,2008,25(4):767~772.[点击复制]
自主移动机器人的室内结构化环境地图创建
Map building with autonomous mobile robot in the structured indoor environment
摘要点击 1607  全文点击 1510  投稿时间:2006-05-24  修订日期:2008-01-07
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DOI编号  
  2008,25(4):767-772
中文关键词  同时定位和地图创建  自主移动机器人  扩展卡尔曼滤波器  直接位姿控制模型  一致性地图
英文关键词  simultaneous localization and mapping(SLAM)  autonomous mobile-robot  extended Kalman filter(EKF)  direct control model based on position and orientation  consistent map
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60405012, 60675055).
作者单位E-mail
陈家乾 浙江大学 电气工程学院, 浙江 杭州 310027 street_zju@yahoo.com.cn 
何 衍 浙江大学 电气工程学院, 浙江 杭州 310027  
蒋静坪 浙江大学 电气工程学院, 浙江 杭州 310027  
中文摘要
      定位与地图创建是自主移动机器人领域研究的重要课题. 本文阐述了一种以扩展卡尔曼滤波算法为主要框架, 运用直接位姿控制模型描述机器人运动的算法, 实现了机器人在室内结构化环境中的同时定位和地图创建.仿真与实验结果表明, 里程计信息无法满足定位和创建环境地图的要求, 本文算法则能够实现机器人的精确定位,并生成满足一致性要求的地图.
英文摘要
      Localization and mapping are two important topics in the autonomous mobile-robot research. Within the framework of the extended Kalman filter algorithm, an efficient approach based on the direct motion control model is proposed, which can simultaneously localize the robot and build the map in the structured indoor environment. Simulation and experiment results indicate that odometer information can not solve the problems; but this approach can precisely localize the robot and build the consistent map.