用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建

【CN109828569A】一种基于2DSLAM导航的智能AGV叉车【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910118267.3 (22)申请日 2019.02.14 (71)申请人 安徽宇锋智能科技有限公司 地址 231241 安徽省合肥市肥西县花岗镇 工业区 (72)发明人 项卫锋　 (74)专利代理机构 北京联瑞联丰知识产权代理 事务所(普通合伙) 11411 代理人 苏友娟 (51)Int.Cl. G05D 1/02(2006.01) B66F 9/06(2006.01) B66F 9/075(2006.01) (54)发明名称 一种基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车 (57)摘要 本发明公开了一种基于2D -SLAM导航的智能 AGV叉车，属于AGV领域，包括车体和货叉，车体上 安装有方向陀螺仪和里程计；车体顶部安装有定 位导航装置，定位导航装置包括转动连接在车体 上的底座、固定安装在底座上的支架以及转动连 接在支架上的俯仰转轴，俯仰转轴上安装有单线 激光雷达；车体上还安装有用于驱动底座转动的 旋转驱动装置，支架上安装有用于驱动俯仰转轴 转动的俯仰驱动装置；定位导航装置还包括用于 检测底座旋转角度的第一角度检测装置、用于检 测俯仰转轴转动角度的第二角度检测装置、用于 存储单线激光雷达扫描数据的存储器和用于对 扫描数据进行处理的处理器。本发明设计合理， 结构巧妙，具有保证AGV叉车在陌生环境下自行 工作的功能。权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 109828569 A 2019.05.31 C N 109828569 A

权　利　要　求　书1/1页CN 109828569 A 1.一种基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车，包括车体和安装在所述车体上的货叉，其特征在于：所述车体上安装有方向陀螺仪和里程计；所述车体顶部安装有定位导航装置，所述定位导航装置包括转动连接在车体上的底座、固定安装在所述底座上的支架以及转动连接在所述支架上的俯仰转轴，所述俯仰转轴垂直于所述底座的转动轴线，所述俯仰转轴上安装有单线激光雷达；所述车体上还安装有用于驱动所述底座转动的旋转驱动装置，所述支架上安装有用于驱动所述俯仰转轴转动的俯仰驱动装置；所述定位导航装置还包括用于检测所述底座旋转角度的第一角度检测装置、用于检测所述俯仰转轴转动角度的第二角度检测装置、用于存储单线激光雷达扫描数据的存储器和用于对所述扫描数据进行处理的处理器；所述处理器与所述存储器、所述方向陀螺仪、所述里程计、所述旋转驱动装置、所述俯仰驱动装置、所述第一角度检测装置、所述第二角度检测装置电连接。 2.根据权利要求1所述的基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车，其特征在于：所述俯仰驱动装置包括第一步进电机，所述第一步进电机通过齿轮或者同步带与所述俯仰转轴连接。 3.根据权利要求1所述的基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车，其特征在于：所述旋转驱动装置包括第二步进电机，所述第二步进电机通过齿轮或者同步带与所述底座连接。 4.根据权利要求1所述的基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车，其特征在于：所述单线激光雷达有若干个，所述若干个单线激光雷达沿垂直于所述俯仰转轴的方向间隔分布。 5.根据权利要求4所述的基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车，其特征在于：所述若干个单线激光雷达呈一列均匀分布。 6.根据权利要求1所述的基于2D-SLAM导航的智能AGV叉车，其特征在于：所述第一角度检测装置、所述第二角度检测装置均为角度传感器。 2

基于视觉的同时定位与地图构建方法综述

收稿日期：2010-01-17；修回日期：2010-03-09 作者简介：何俊学（1972-），男，工程师，博士研究生，主要研究方向为智能信息处理与模式识别、计算机视觉、三维重建（junxue．he@163．com ）；李战明（1962-），男，教授，博导，主要研究方向为计算机控制系统的理论与工程、智能信息处理与模式识别． 基于视觉的同时定位与地图构建方法综述 何俊学，李战明 （兰州理工大学电信学院，兰州730050） 摘 要：基于视觉的自主导航与路径规划是移动机器人研究的关键技术，对基于视觉的计算机导航与同时定位 及地图构建（SLAM ）方法近三十年的发展进行了总结和展望。将视觉导航分为室内导航和室外导航，并详细阐述了每一种子类型的特点和方法。对于室内视觉导航，列举了经典导航模型和技术方法，探讨了解决SLAM 问题的最新进展：HTM-SLAM 算法和基于特征的算法；对室外视觉导航，阐述了国际国内目前的研究动态。关键词：计算机视觉；图像处理；导航；同时定位与地图构建；综述中图分类号：TP242 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2010）08-2839-06 doi ：10．3969/j．issn．1001- 3695．2010．08．007Survey of vision-based approach to simultaneous localization and mapping HE Jun-xue ，LI Zhan-ming （College of Electrical ＆Information Engineering ，Lanzhou University of Technology ，Lanzhou 730050，China ） Abstract ：Vision-based autonomous navigation and path planning is a key technology for mobile robot research．This paper surveyed the developments of the decades in the area of vision-based navigation and simultaneous localization and mapping （SLAM ）for mobile robot．Expatiated the feature and approach to per environment category．For indoor navigation ，made a enumeration consist of several approach and typical model of environment．Probed into the lastest works on SLAM ：HTM-SLAM and feature-based algorithm．For the outdoor visual navigation ，summarizes the achievements obtained by many coun-tries and institutes． Key words ：computer vision ；image process ；navigation ；SLAM ；survey 0引言 自主移动机器人导航技术是智能机器人领域的一个重要 研究方向，其中视觉导航方式具有信息量大、灵活性高、成本低等优点，这是其他传感器导航方式所无法比拟的，目前成为自主移动机器人的关键技术和研究热点。2002年，DeSouza 等人 ［1］ 对过去二十年基于视觉的移动机器人导航技术发展作了 总结和展望， 他们认为在计算机视觉领域，人们已经取得了很大的研究成果。可以预言，在不久的将来，将会有面向任务和特定环境的移动机器人，应能看到配备视觉的机器人，用于为病人提供服务、建筑安全、危险现场检查等。移动机器人由于具有发达的视觉系统，从而能够在导航、与人的交互、与环境的交互方面更加智能化。 在自主移动机器人移动过程中，需要完成避障、导航、定位、路径规划等一系列操作过程，传统的同时定位与地图构建方法通常需要为机器人配备各种距离传感器，常见的配置有激光雷达，如SICK LMS200、声纳等。自主移动机器人导航技术是智能机器人领域的一个重要研究方向，利用立体视觉获得周围环境的深度距离信息，并完成同时定位与地图构建，这种基于视觉的导航方式具有信息量大、灵活性高、成本低等优点，这是其他传感器导航方式所无法比拟的，目前成为自主移动机器人的关键技术和研究热点。 利用立体视觉产生距离信息，具有其他测距法无法比拟的一个优点，即可以在不同的高度检测障碍物，激光测距仪返回的距离信息位于一个固定高度的2D 平面上，利用立体视觉，机器人可以忽略高度信息识别最近的障碍物。例如，使用激光测距仪的机器人在一个平面上发现了桌子的四条腿，它仅在地图上标记桌腿的占据位置， 这可能导致机器人试图从桌子下面穿过，而这本应该是回避的。立体视觉方法可以检测整张桌子，避免碰撞。 以立体视觉为基础的视觉导航的主要功能是对各种道路场景进行快速识别和理解，从而确定移动机器人的可行驶道路区域，而视觉导航技术的关键是障碍物的快速检测与识别。路径规划则根据视觉处理获得的信息，在可行区域内规划出机器人一条安全、高效的路径。陆地自主车的行驶过程即立体视觉获取前方的路面环境信息，然后通过智能控制技术使移动机器人沿规划的路径行走。地面环境基本可以分为室内和室外两类，这两类环境非常不同，室内环境相对狭窄，光照、景物等外部环境相对恒定；室外环境一般比较开阔，光照、景物等外部环境随时间、天气、季节、地理位置等变化比较大。 1室内导航 室内导航是移动机器人在类似室内环境中的导航，位移较 短、 光线亮度低，环境物体多为刚体。许多早期的移动机器人第27卷第8期2010年8月计算机应用研究 Application Research of Computers Vol．27No．8Aug．2010

移动机器人同步定位与地图构建过程中的轨迹规划研究_张恒

文章编号:1002-0446(2006)03-0285-06 移动机器人同步定位与地图构建过程中的轨迹规划研究* 张恒,樊晓平 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410075) 摘要:研究了移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中的轨迹规划问题.提出了一种新的目标函数,它同时考虑机器人运动对地图覆盖面积、地图不确定性、定位不确定性、导航代价等几个方面的影响.提出了一步最优和多步最优轨迹规划的概念,并分别设计了两种最优标准下的规划算法和近似计算方法.最后,通过对比仿真实验验证了所提出的方法的有效性,并指出了今后的研究方向. 关键词:SLAM;轨迹规划;导航;定位;地图构建 中图分类号:TP24文献标识码:B M obile R obot T rajectory P l anning i n Si m ultaneous Localization and M appi ng Probl e m Z HANG H eng,FAN X iao-pi n g (School of Infor m a ti on Sc i ence and E ng ineeri ng,C e n tral S ou t h Universit y,Chang sha410075,Ch i na) Abstract:The trajectory p l ann i ng i n the Si m ultaneous L ocalizati on A nd M appi ng(SLAM)proble m i s i nvesti gated.A no-ve l ob jecti ve f unc ti on is proposed,wh i ch si m u ltaneously cons i de rs the effect o f the robot mo ti on on the cove rage area o f the m ap,uncerta i nty of the m ap,uncerta i n t y o f the robo t l ocation,and the cost of nav i g ati on.The concepts of sing le step opt-i m a l tra j ecto ry planni ng and mu lt-i step opti m al tra jectory planning are put for w ard,the planni ng a l gor it hm s under t he t wo op-ti m al cr iterions and the approx i m a ted co m putation me t hods for these algorith m s a re des i gned.F i nall y,contrasti ve si m ulati on experi m ents va li date the feasi b ility of the m ethods,and the f u t ure research t op i cs are prov i ded. K eyword s:SLAM;tra jectory p l ann i ng;nav igati on;localizati on;m ap bu il d i ng 1引言(Introduction) 同步定位与地图构建(si m ultaneous l o calization and m app i n g,SLAM)问题可以描述为:移动机器人在未知环境中运动时,逐步构建其周围环境的地图,同时运用此地图对机器人位置和姿态进行估计.SLAM 问题是智能移动机器人所要研究的基本问题,近来引起学者的广泛关注,文[1]对该问题的研究进展做了很好的综述.SLAM问题本身只考虑了机器人如何利用它所获得的信息构建环境的地图,并在该地图中对机器人进行定位,没有考虑机器人如何有效地探测未知环境的问题,或者说如何控制机器人运动,以达到更好地和更快地构建地图的目的.解决该问题最简单的方法是将SLAM算法与某种环境探测方法相结合,但已有的环境探测策略基本上都是最大限度地、尽快地引导机器人向未探测区域运动,它们关注的是尽快减少未探测的区域,而尽量避免在已探测区域内运动.这类探测策略显然不能直接用于SLAM中,因为机器人需要重复探测已探测过的环境来对自身进行再定位来提高定位的精度,从而提高地图的精度[2]. 对该问题的研究已有相关文献报道[3~10],但所提出的方法都具有一定的局限性:(1)所规划的机器人运动轨迹是在完全局部优化的条件下获得的;(2)只针对降低地图和定位的不确定性来做出规划,没有考虑机器人环境探测速度和代价;(3)传统的对信息增益的测量不能得出最精确的地图.综合这几个方面的局限性,我们设计了一种新的目标函数,在目 第28卷第3期2006年5月机器人ROBOT V o.l28,N o.3 M ay,2006 *基金项目:国家自然科学基金资助项目(69975003). 收稿日期:2005-08-22

市汽车电子产业发展专项规划(2020-2025)

市汽车电子产业发展专项规划（2020-2025）汽车电子是现代汽车产业迈向价值链高端的助推器，是未来汽车“智能化、网联化、电动化、共享化”发展的新引擎。具有良好的电子信息产业基础，电子信息产业是市的支柱产业，汽车产业已经跻身全国第二方阵，城市汽车保有量位居全国第二，但汽车电子产业尚处于起步阶段，存在产业链尚不完善、创新和投入不足、配套能力还较弱等问题。根据《关于促进电子信息产业高质量发展的实施意见》《关于促进装备制造产业高质量发展的实施意见》《关于促进新型材料产业高质量发展的实施意见》《市软件产业高质量发展规划（2019-2025）》等文件，制定本规划。 一、总体思路 贯彻落实市委市政府战略决策部署，以新发展理念引领高质量发展，顺应未来汽车“智能化、网联化、电动化、共享化”发展的演进趋势，以信息通信技术（ICT）和汽车产业的融合创新为主线，着力提升关键环节核心竞争能力，培育引进一批龙头骨干企业，着力构筑完善技术创新协同体系，推动未来汽车业务模式演进，着力打造专业园区开展应用示范，引领构建汽车电子特色生态，把汽车电子产业打造为电子信息产业发展的重要增长极。 二、发展目标 1

按照起步培育阶段统筹布局、产业强基，提升发展阶段创新突破、规模聚集的实施策略，区域协同、错位发展，力争到2025年，全市汽车电子产业规模超过1200亿元。 起步培育（2020-2022年）：统筹布局、产业强基。全面布局建设汽车电子核心产业园及拓展配套区，打造全国未来汽车业务创新先行区。一是加快经开区、东部新区智能网联示范产业园基础及配套设施建设；依托高新区、天府新区打造车载软件创新产业园，强化招商引资和项目建设；依托东部新区、天府新区打造未来汽车电子创新产业园，提升重大项目承载能力。二是打造高新区和崇州市汽车电子元器件、双流区车载通信及信息安全、邛崃市新能源新材料等3个拓展区，提升本地配套保障支撑能力。三是大力培育市场主体，着力引进汽车电子零部件系统总成、车载芯片、车载传感、车载通信以及软件算法等研发机构和创新型企业，支持建设产融协同创新中心，强化人才培养引进，加快提升关键技术研发及产业化能力。 ——企业培育。引进全球汽车电子百强企业的研发和生产基地15家以上；培育100亿元级企业1家以上，10亿元级企业达到10家，亿元级企业达到100家，智能网联和新能源新材料创新型企业20家以上；三大核心产业园企业数量超过60家，产业规模超过300亿元；全市汽车电子产业2

知识地图介绍

知识地图介绍 知识地图，英文全称Knowledge Map，简称K-Map，是知识管理工具之一。 下文介绍知识地图的含义、功能、类型、知识地图与目录结构的区别。一、K-Map的含义 有关知识地图的含义，专家学者们各抒己见，众说纷纭，意见不一，但有一共同认识，即知识地图指示出知识的所在位置或来源，并不包含知识的内容，其所连结的信息包括人员、程序、内容及它们的相互关系。知识地图最大的贡献在于构建知识间的关系，使无序的知识信息以有序的面貌呈现在用户面前，提高了知识的利用率。 二、K-Map的功能 知识地图的主要功能如下： 1.知识导航 这是知识地图最根本的功能，它能告诉人们到哪里去找需要的知识，并通过各种方式引导人们找到所需的知识和信息。实际上是反映企业内外部知识资源状况的导航图。 2.揭示知识节点间的关系 知识地图通过揭示款目之间的关系实现知识的提取和共享，如等级关系、相关关系、因果关系、逻辑关系、评价关系等。每个知识节点与其他存在关系的节点相连，与相关的人员相连，与相关的事件相连，这样就构成了一个知识网络。顺着这个网络，可以找到所有与节点相关的东西。 3.揭示隐性知识 由于隐性知识存在于人脑中，很难显性表述，或者转化成本太高，或在提炼过程中会失去很多特性，而这些特性可能比共性的东西更有价值，因此，找到拥有知识的人，也就找到了需要的知识。简单地说，就是公司里面有哪些人员，这些人员具体从事过哪些项目，有些什么知识背景和经验。 例如，软件工程师甲曾经开发过人事管理软件，能用VB、Oracle编程。 乙是人力资源部人员，曾在其他公司参与过人力资源系统的采购和实施。 两者通过“人力资源”这一知识节点联系在一起。如果公司有一个客户，需要采购一个基于Oracle系统的人力资源系统，通过知识地图，就可以很快

房地一体化测绘技术方案(SLAM技术应用)

房地一体化测绘技术方案（SLAM技术应用） 一、SLAM简介 1.1. SLAM原理 SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”。S LAM问题可以描述为: 扫描仪在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现扫描仪的自主定位和导航。 SLAM技术原理1 SLAM技术原理2 1.2. 3D SLAM 3D SLAM技术是激光扫描仪的运动轨迹是一条与工作人员行走的步态有关的非线性和高动态的曲线。按照一般的理解，激光扫描仪如果安装在移动测量系统中，一定要有一个高精度的定位系统(POS系统)与之匹配，这样，激光扫描仪得到的激光点才能得到对应的位置和姿态数据，进而合成三维的激光点云。为了能解算出激光点云数据的高动态非线性位姿，通过研究激光点云的处理算法，可从这些杂乱无章的点云中找到线索，求取其中隐含的更稳

定的高阶特征点和特征向量，并连续跟踪这些特征点和特征向量，进而高精度地动态反向解算扫描仪的位置和姿态。这种高精度的动态反向解算位置和姿态的方法颠覆的传统的测绘方法，为测绘技术开拓了一种新的思路方法。 二、SLAM技术特点 目前，现有的地面移动测量系统通常是基于车载的移动测量系统的，但目前地面移动测量系统均需要依赖于全球卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统，只能用于室外环境。然而，由于室内和地下空间等环境中没有GNSS信号，因此，传统的移动测量系统无法正常工作。固定式激光扫描可以用于室内室外的环境，但是复杂场景需要大量换站，然后进行点云拼接，数据获取的效率十分低下。然而，即时定位与地图构建(SLAM)技术在移动测绘方面具有较好的应用，不依托GNSS信号，能够对室内和室外的地面水平环境进行地图构建和环境建模。因此，SLAM技术在测绘领域中的应用降低了测量复杂性，不需要大量标记地物点，不需要G PS信号，适用于在室内室外场景，对于解决传统测绘中的定位及场景重建问题具有广阔的前景。 由于SLAM技术无需GNSS信号，对工作环境又有极强的适应性，基于SLAM技术的移动测量系统在多个测绘领域发挥作用，具体表现为： (1) 外业数据采集速度极快，可快速获得所需点云数据，数据精度高。 (2) 内业点云预处理时间短，自动化程度高，基本不需要人工干预，短时间便能获得配准好的点云数据。 (3) 操作简单方便，无需换站，连续采集，具有连贯性，可实现室内外一体化扫描作业。 (4) SLAM技术的测绘移动测量扫描仪在任意环境中长时间工作故障率低，对于精度要求较高的重点区域，可与固定测站式三维激光系统配合使用，既能保证精度，又能保证效率。 三、Geoslam HORIZON 特性 GeoSLAM Horizon 手持式移动三维激光扫描仪是由澳大利亚国家科学研究机构CSRO和英国三维激光雷达采矿行业解决方案提供者3D lasermapping公司以合资企业的形式成立，并联合研发出的目前最轻便的SLAM扫描系统。

同步定位与地图构建

同步定位与地图构建 （来自维基百科，自由的百科全书） 同步定位与地图构建（SLAM或Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。 目录 1 操作性定义 2 技术上的问题 2.1 地图构建 2.2 传感 2.3 定位 2.4 建模 3 相关文献 4 参见 5 参考资料 6 外部链接 1 操作性定义 这里说的地图，是用来在环境中定位，以及描述当前环境以便于规划航线的一个概念；它通过记录以某种形式的感知获取的信息，用以和当前的感知结果相比较，以支撑对现实定位的评估。在定位评估方面，地图提供的帮助程度，与感知的精度和质量成反相关。地图通常反映了它被描绘出来的时刻的环境状态，所以它并不一定反映它被使用的时刻的环境状态。 在误差和噪音条件下，定位和地图构建技术上的复杂度不支持两者同时获得连续的解。即时定位与地图构建（SLAM）是这样一个概念：把两方面的进程都捆绑在一个循环之中，以此支持双方在各自进程中都求得连续解；不同进程中相互迭代的反馈对双方的连续解有改进作用。 地图构建，是研究如何把从一系列传感器收集到的信息，集成到一个一致性的模型上的问题。它可以被描述为第一核心问题：这个世界长什么样？地图构建的核心部分是环境的表达方式以及传感器数据的解释。 与之相比，定位，是在地图上估测机器人的坐标和姿势形态的问题；换而言之，机器人需要回答这里的第二核心问题，我在哪？典型的解包含以下两个方面：追踪——通常机器人的初始位置已知；全局定位——通常只给出很少，甚至不给

知识地图的绘制方法研究

知识地图的绘制方法研究 一．引言 近年来,知识管理已成为企业界和学术界关注的热点,但目前实施知识管理所存在的主要问题之一是缺少有效的工具和方法（观点来源）。需要指出的是,知识地图被认为是一种有效的知识管理工具,因为知识地图描述了组织内的知识资源情况并贯穿于知识转化周期的整个过程,有利于智力资本的培育和评估,而且使组织成员清楚地了解和使用组织内的可用知识,为知识的创造、共享和应用提供了环境。但有关知识地图的研究与应用所见甚少（这个结论如何得到）。本文旨在指出绘制知识地图过程中的误区及有效方法，帮助企业更好地进行知识管理（研究内容和目的太粗）。 二．知识地图的概念 知识地图是一种用来认识组织知识分布情况并进行知识搜寻的工具, 它不但告诉人们知识的所在位置, 而且能够将不同主体之间的知识联系起来, 让人们在搜寻时可依据其关联性找到所需的知识。除此之外, 知识地图还是一种用来进行知识评估的工具, 可以用来以评估组织知识有哪些是企业所独有的知识哪些方面的知识需要加强等,并以此来增强优势, 弥补劣势。这部分没有意义，不能作为一个章节 三．目前绘制知识地图的误区 这章的结论是怎么得到的！！！ 第一,在绘制地图时,只注重某类知识而忽略其他类型的知识。例如,Wexler 就曾指出,地图是获取和共享显性知识的理想方式。这种认识集中反映了目前知识地图研究中最常见的一种倾向,即:只注重专家知识、结构知识等显性知识,而相对忽略自发知识、局域知识等隐性知识,在这种指导思想下绘制出的大部分知识地图都只能称为专家地图或者企业信息导航图,而并非真正意义上的知识地图再比如Davenport把知识地图看成是帮助寻找组织中重要知识的工具,因此,知识地图也就等同于公布一份目录或图表告诉人们哪里可以找到组织的重要知识,在这样的地图中,绘制地图者认为不重要的知识已经被预先排除在外了。知识地图固然需要强调重要知识,但并不意味着因此就可以忽略所谓不重要知识,今天不重要的知识明天可能就会变得相当重要。过分关注当下重要的知识,有可能损

智能移动机器人同步定位与地图构建算法研究

智能移动机器人同步定位与地图构建算法研究 【摘要】以移动机器人的同步定位与地图构建（SLAM）算法为研究对象，介绍了机器人同步定位与地图构建的原理，并对现有SLAM算法进行深入研究。对现有的SLAM算法进行改进，提出基于平方根UKF的SLAM算法，仿真结果表明，新算法达到提高SLAM算法的稳定性，减少算法运算复杂度并得到较高的估计精度的目的。 【关键词】移动机器人；同步定位与地图构建；扩展卡尔曼滤波；无迹卡尔曼滤波 机器人（Robot）是一种能够代替人类工作的一种自动化装置。既可以接受人类的命令，还能够根据预先储存在中央处理器里的程序行动。它的任务是协助或取代人类的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。自主移动机器人技术是机器人技术中的一个重要分支。自主移动机器人还是研究其他领域必不可少的平台和工具。同时随着对自主机器人研究的深入，一些新的工程技术和控制论难题出现在研究者面前。这些难题引起了越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣。近年来和移动机器人相关的一些领域得到了突飞猛进的发展，更加促进了对移动机器人相关方面的研究。 同步定位与地图构建是自主移动机器人领域的新兴研究课题。它是自主移动机器人实现自主移动的核心，在整个自主移动机器人技术中是一项起着举足轻重作用的关键技术。 1.SLAM算法中常用的地图构建方法 1.1 栅格地图 在地图创建和定位中广泛应用的栅格地图最早由Moravec和Elfes提出。栅格地图是把环境分成若干个大小相同的方格，每个方格给予一个大于0小于1的数字来表示该区域被占有的概率，其中0表示没有被占有，1表示完全被占有。栅格地图的优点是地图创建简单且便于维护，地图的数据结构简单，有矩阵表示即可。栅格地图在小规模环境下是一种比较好的定位方法，但在大规模环境下栅格尺寸的选取是一个难题。如果环境较为复杂栅格尺寸过大将导致地图精度不高，栅格尺寸较小地图的精度会提高，但是地图的大小也会急剧上升，需要更大的存储空间和处理时间，很难满足机器人的实时性。 1.2 特征地图 特征地图是用于一些几何特征（如点、线、面）来表示环境的一种地图构建方法。这些几何特征是机器人从感知环境得到的数据中抽象的来的。特征地图可以用一个几何来表示：A={fi|i=1，…，n}，其中，fi是地图的一个特征（点、线、面等），n是整个地图的特征总数。特征地图一般应用在特征性比较强的环境中，

用于自动驾驶场景的多传感器融合定位方法与设计方案

本技术公开了一种用于自动驾驶场景的多传感器融合定位方法，采用低成本传感器结合矢量地图通过改进的粒子滤波算法实现车道级定位。本技术不仅具有明显价格优势，有利于自动驾驶技术普及，同时能保证定位精度，而且使用更加方便，还能输出频率可调的高频定位信息，其能为环境感知和车身控制提供基准数据。 权利要求书 1.一种用于自动驾驶场景的多传感器融合定位方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1，车载传感器实时采集车辆的行驶信息；其中，车辆的行驶信息包括，车辆所在的经纬度、车辆的速度信息、航向信息、车辆所在的车道和车辆与所在车道的中心线之间的距离； 步骤2，在矢量地图上以步骤1采集到的车辆所在的经纬度为圆心，GPS定位偏差为半径做圆；并在圆内根据高斯分布设置粒子群；其中，矢量地图中含有车道线、车道宽度、车道航向角的信息； 步骤3，将传感器采集的航向信息、速度信息和步骤2中设置的粒子群中每个粒子的位置信息加入高斯噪声后输入到第一恒定转率和速度运行模型中，第一恒定转率和速度模型输出每个粒子的状态信息，其中每个粒子的状态值包括每个粒子在UTM坐标系下的坐标值和每个粒子的航向信息；

步骤4，将不在车辆所在车道内的粒子的权重值设置为0；再分别计算剩下粒子点的权重值； 步骤5，将步骤3获得每个粒子的状态信息和步骤4获得每个粒子的权重值通过加权平均法求出车辆的位置信息。 2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶场景的多传感器融合定位方法，其特征在于：所述步骤1中采用多种传感器，每种传感器的数据源不同。 3.根据权利要求1所述的用于自动驾驶场景的多传感器融合定位方法，其特征在于：所述步骤2中GPS定位偏差通过公式计算获得，其中，λ为GPS定位偏差，η表示GPS定位精度，θ为收到星数，h为水平精度因子，β的取值范围在0.55~0.65，σ为稳定系数，μ为水平精度系数。 4.根据权利要求1所述的用于自动驾驶场景的多传感器融合定位方法，其特征在于：所述步骤4中粒子点的权重值获取方法，包括以下步骤： 步骤401，根据公式： Δdi =dc-dip； Δyawi=yawc+ yawir- yawip； 分别计算粒子群中每个粒子在车道中位置差值和航向差值；其中，Δdi表示第i个粒子的位置差值，dc表示Camera输出当前车辆距离车道中心线的距离偏差，dip表示第i个粒子的距离车道中心线的距离偏差，Δyawi表示第i个粒子的航向角差值，yawc表示Camera输出的当前车辆与车道的航向角的偏差，yawir表示第i个粒子所在车道的道路的航向角，yawip表示第i个粒子的航向角； 步骤402，将步骤401获得的每个粒子在车道中的位置差值和航向差值代入概率密度函数，经过归一化后得到每个粒子点的权重值wi；

机器人同时定位与地图构建技术研究

收稿日期:2009-09-27;修回日期:2009-10-29 基金项目:广东高校优秀青年创新人才培育项目(201180);国家/8630计划资助项目 (2006AA04Z259);国家自然科学基金资助项目(60643005) 作者简介:柯文德(1976-),男,副教授,博士研究生,主要研究方向为计算机系统结构、机器人、人工智能等(w endeke@163.co m );蔡则苏(1966-),男,副教授,博士,主要研究方向为机器人、模式识别、人工智能等;李家兰(1977-),男,讲师,硕士,主要研究方向为计算机软件理论、机器人、人工智能等. 机器人同时定位与地图构建技术研究 * 柯文德1,2 ,蔡则苏2 ,李家兰 1 (1.茂名学院计算机科学与技术系,广东茂名525000;2.哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001) 摘 要:移动机器人同时定位与地图创建是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术,具有广泛的应用前景,也是目前机器人研究的热门课题之一。针对国内外近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了机器人的地图创建方法类别、基于概率理论的自主定位方法、同时定位与地图创建的问题描述及研究方法等方面的发展现状及存在的不足。关键词:机器人;地图;未知环境;同时定位与地图创建中图分类号:TP24216 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2010)04-1216-04 do:i 10.3969/.j i ssn .1001-3695.2010.04.004 R esearch of si m ultaneous l ocalizati on and m app i ng i n robot KE W en -de 1,2,C A I Z e -su 2,L I Ji a -lan 1 (1.Dept .o f C o mputer Sc ie nce ,M ao m i ng Colle g e ,M a o m i ng Guangd ong 525000,Ch i na;2.S c h ool of Compu ter Sc i ence ,H arbi n Instit u te of T ec hnology ,H arbi n 150001,Ch ina ) Abstract :S m i u ltaneous l ocalization and m app i ng is t he key technology to reali ze the auto navi gati on f or robot in the unknown envi ronment ,w hich has been a parti cularly acti ve top i c ofm obil e robot due to its potenti a.l Th is paperwas a survey of t he re -cent researches on such areas of SLAM as types of m ap constructi on ,self l ocalizati on based on probab ilit y,descri p ti on of SLAM and its researchi ngm et hods ,etc .Raised so m e aspects i n S LAM needed to be m i proved fi nall y .Key words :robo;t m ap ;unkno w n envi ronmen;t sm i u ltaneous localizati on and m appi ng 0 引言 在未知的环境中,由机器人依靠其自身携带的传感器提供的信息建立环境模型并实现定位是目前自主移动机器人研究中的一个热点问题[1,2]。机器人需要以某种形式对环境进行描述,构建环境地图模型,以便精确定位,而环境地图的建立又取决于机器人各时刻观测点的位置。因此,机器人面临着两难的情况:为了构建环境地图模型,机器人需要知道各个时刻的位置;而机器人若要知道各个时刻的位置(即定位),则必须知道环境的地图模型。为了解决该问题,S m ith 与Se lf 等人提出了同时定位与地图创建(si m u ltaneous l o ca li zati on and m appi ng ,SLAM )的思想 [3] ,将地图创建和定位联合起来考虑,机器人根 据已经创建的地图校正里程计的误差,其位姿误差不会随着运动距离的增大而迅速增大,可以创建精度更高的地图;同时解决了以往未知环境中由于机器人里程计误差的无上限性造成的位姿不可靠问题。由于其重要的理论和应用价值,很多学者认为SLAM 是实现真正全自主移动机器人的关键。 1 地图创建方法 目前地图创建方法很多,大致可以归为四类:栅格表示法、 几何信息表示法、拓扑图表示法和混合表示法。 1)基于栅格的地图表示法[4] 将整个环境分为若干相同大小的栅格{m x ,y },仅仅决定每个栅格是空(m x,y =0)还是存在障碍物(m x,y =1),对环境的其他特征不感兴趣。栅格地图很容易创建和维护,机器人所了解的每个栅格信息直接与环境中某区域对应,栅格地图的更新满足贝叶斯规则:p (m x ,y t +1=G p (z |m x,y t +1)p (m x,y t )。 2)基于几何尺度的地图表示法[5] 指机器人收集对环境的感知,提取更为抽象的几何特征或可以建模的对象来描述环境。该表示法较为紧凑,便于位置估计和目标识别,能够将室内环境定义为面、角、边的集合或者墙、走廊、门、房间等;对于室外的环境,可以用点特征来表示环境中路标特征。 3)基于拓扑的地图表示法[6] 选用一些特定地点来描述环境空间信息,通常表示为一个图表,图中节点表示一个特定地点,连接节点的弧表示特定地点之间的路径信息。拓扑地图对于结构化环境是一个很有效的表示方法,但不适合于非结构化环境。 4)混合表示法[7] 将拓扑图定义为一系列节点,节点间的连线表示机器人某 第27卷第4期2010年4月 计算机应用研究Application R esearc h of C o m puters V o.l 27N o .4 A pr .2010

即时定位与地图构建

即时定位与地图构建 同步定位与地图构建（SLAM或Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。 目录 ? 1 操作性定义 ? 2 技术上的问题 o 2.1 地图构建 o 2.2 传感 o 2.3 定位 o 2.4 建模 ? 3 相关文献 ? 4 参见 ? 5 参考资料 ? 6 外部链接 操作性定义 这里说的地图，是用来在环境中定位，以及描述当前环境以便于规划航线的一个概念；它通过记录以某种形式的感知获取的信息，用以和当前的感知结果相比较，以支撑对现实定位的评估。在定位评估方面，地图提供的帮助程度，与感知的精度和质量成反相关。地图通常反映了它被描绘出来的时刻的环境状态，所以它并不一定反映它被使用的时刻的环境状态。在误差和噪音条件下，定位和地图构建技术上的复杂度不支持两者同时获得连续的解。即时定位与地图构建(SLAM) 是这样一个概念：把两方面的进程都捆绑在一个循环之中，以此支持双方在各自进程中都求得连续解；不同进程中相互迭代的反馈对双方的连续解有改进作用。 地图构建，是研究如何把从一系列传感器收集到的信息，集成到一个一致性的模型上的问题。它可以被描述为第一核心问题：这个世界长什么样？地图构建的核心部分是环境的表达方式以及传感器数据的解释。 与之相比，定位，是在地图上估测机器人的坐标和姿势形态的问题；换而言之，机器人需要回答这里的第二核心问题, 我在哪？典型的解包含以下两个方面：追踪——通常机器人的初始位置已知；全局定位——通常只给出很少，甚至不给出有关于起始位置环境特征的先验信息。 所以，同步定位与地图构建(SLAM) 被定义为以下问题：在建立新地图模型或者改进已知地图的同时，在该地图模型上定位机器人。实际上，这两个核心问题如果分开解决，将毫无意义；必须同时求解。 在机器人能够根据一系列观测值回答“这个世界长什么样”之前，它需要知道的额外信息很多，比如以下: ?它自身的运动学特征, ?信息的自动获得需要什么样的品质, ?附加的支持观测值能从哪些源得到。 在没有地图或者方向参考的前提下，对机器人的当前位置估测是一个复杂的任务。[1]这里的"位置"可以简单指代机器人的所处方位，也可以包括它的姿势形态。 技术上的问题

泊车辅助系统

从APA到AVP，四代泊车辅助系统技术剖析 前言 在汽车智能化的浪潮中，车载传感器发展迅速，越来越多搭载了先进传感器的汽车进入了我们的视野。比如能够在高速公路上实现单车道巡航的凯迪拉克CT6，以及交通严重拥堵时解放驾驶员时间的奥迪A8，以及能够轻松实现高速公路自动驾驶、上下匝道的特斯拉Model系列的车型。 公众对自动驾驶的认识主要集中在高速、环路，解决的是“开车”的问题。其实自动驾驶技术除了能开得一手好车外，还可以帮助解决新老司机都比较头痛的停车问题。泊车辅助系统目前已经发展至第三代，从最开始的驾驶员必须在车内配合挂挡完成泊车，发展到驾驶员可以站在车外5米使用手机控制泊车，最后到汽车自己学习泊车路线，完成固定停车位或自家车库的泊车。 下面，我就来盘点一下已经成熟的这三代泊车辅助系统的传感器配置以及典型的应用场景，随后我会对将在一两年内量产的第四代泊车辅助系统做一个技术分析。 目前市面上已量产的泊车辅助系统主要有三类。最早普及也是最为常见的第一代叫做APA自动泊车，随后出现的是将泊车与手机结合的第二代RPA远程遥控泊车，最后是最先进的第三代叫做自学习泊车。在未来一到两年内将会出现更为先进的泊车解决方案——AVP代客泊车，也就是暂未量产的第四代泊车辅助系统。 泊车辅助一代：APA自动泊车 APA（Auto Parking Asist）自动泊车是生活中最常见的泊车辅助系统。泊车辅助系统在汽车低速巡航时，使用超声波雷达感知周围环境，帮助驾驶员找到尺寸合适的空车位，并在驾驶员发送泊车指令后，将汽车泊入车位。 APA自动泊车所以依赖的传感器并不复杂，包括8个安装于汽车前、后的UPA 超声波雷达，也就是大家常说的“倒车雷达”，和4个安装于汽车两侧的APA超声波雷达，雷达的感知范围如下图所示。 APA超声波雷达的探测范围远而窄，常见APA最远探测距离为5米；UPA超声波雷达的探测范围近而宽，常见的UPA探测距离为3米。不同的探测范围决定了他们不同的分工。 APA超声波雷达的作用是在汽车低速巡航时，完成空库位的寻找和校验工作。如下所示，随着汽车低速行驶过空库位，安装在前侧方的APA超声波雷达的探测距离有一个先变小，再变大，再变小的过程。一旦汽车控制器探测到这个过程，可以根据车速等信息得到库位的宽度以及是否是空库位的信息。后侧方的APA在汽车低速巡航时也会探测到类似的信息，可根据这些信息对空库位进行校验，避免误检。

基于知识地图的英语复习分层作业设计.doc

基于知识地图的英语复习分层作业设计- 摘要：减轻中学生的课业负担是基础教育改革的一项目标，运用分层作业让每个层次的学生都能学有所乐、学有所获。在复习阶段，以知识地图引领分层作业的组织，帮助学习者理清知识脉络，提高学生的学习效率，是减轻课业负担的一种探索。 关键词：初中英语;分层作业;知识地图 一、引言 分层作业在优化作业内容、提高作业质量方面起到了一定的促进作用，关注学习者的不同特点和个体差异，很多学者和一线教师提出了以分层作业来减轻学生的负担的观点。 课题组曾在课堂教学中尝试以知识地图辅助动词的学习，学生借助于知识可视化工具可以较好地记忆有关动词的大部分知识点，在复习时可以快速地发现自身尚未掌握的知识。基于此经验的考虑，笔者尝试将知识地图与分层作业结合起来，以设计和实施知识地图导引下的分层作业来进行复习。 二、知识地图编制 知识地图是一种以各个单元概念为节点的学科认知图，作为一种新型知识管理技术，可以帮助认知者快速地找到知识点以及它们之间的关系[2]。用图式的方式将知识可视化，有其显性和隐性的价值，[3]让知识更容易被学生理解，同时，训练学生的逻辑思维能力，知识地图的构建可以帮助学生复习阶段性所学知识，在总结和概括的基础上以图式表达，更能加强学生对知识的理解。 分层作业设计前，以知识地图的形式建立学期所学知识点的关系图，在知识地图的每个节点用线条粗细、颜色来标识其重

要程度，教师和学生可以从全局的角度把握重难点。 知识地图的形成对于分层作业的布置有指导性作用，试题按照题型和所对应的知识点分门别类，教师可以借助于知识地图按照知识点快速找到想要的试题。 三、分层作业的设计与实施 建立好知识地图后，教师按照知识地图对试题进行分门别类，为每个知识点补充不同难度的题目。在复习阶段，由于个体学习差异，学生对知识的掌握程度深浅不一。学生在做题目之前，首先要熟悉本册的知识地图，由教师安排学生先阅读知识地图，再由学生自己绘制知识地图，做到对本册知识点脉络了然于胸。这样做的好处是让学生先有大的知识框架，再到具体题目练习。分层作业的实施流程如图1所示。 图1 分层作业实施流程 在知识地图中，通过颜色深浅、图形大小、图形位置来标识知识点的重要度。如在图2中，“行为动词一般现在时”中，“第三人称”的疑问句式是重点，学生通过图式可以快速发现在某块知识点中需要着重复习，其它知识点可以参照图式进行回忆。 学生自主绘制知识地图也是一种复习，完成后与教师给出的知识地图进行对比，如果有不完善的地方，就是需要学生着重复习的地方，进而开始进行对应的分层作业。 四、总结与展望 分层作业的实施要求教师花更多的时间，但有利于提高学生的学习效率，减少学生的作业时间，减轻学生的课业负担。在实施过程中，学生对这种类似于一种闯关游戏的新型作业形式兴趣浓厚，激发了学生学习的动力。 当然，分层作业也存在一些不足，笔者归纳了几点供同仁