5、移动机器人定位与视觉感知研究

移动机器人定位与视觉感知研究

在机器人领域，移动机器人的定位和视觉感知是关键的研究方向。移动机器人需要在各种环境中准确地确定自身位置并感知周围环境，以实现高效的导航和任务执行。本文将介绍移动机器人定位研究的进展，以及基于计算机视觉的视觉感知系统。

移动机器人定位研究进展

• 更新方程的实现 ：更新后的方程（2.61）可以使用扩展卡尔曼滤波器来实现，对于每一步 t 中的 M 个粒子和 K 个地标，会产生 O(MK) 的计算量。
• SLAM 方法的应用场景 ：大多数同时定位与地图构建（SLAM）方法主要面向室内、结构良好且静态的环境，能够提供移动机器人和地标位置的度量信息。不过，也有一些研究尝试将其应用于动态场景和室外环境，还有一些成功的应用案例出现在水下和地下等领域。
• 不同导航策略的特点
  • 无地图策略 ：需要对工作环境进行明确的表示，以便机器人进行导航。
  • 基于地图的技术 ：主要采用环境的几何模型或拓扑地图。虽然能为许多问题提供快速、稳健和一致的解决方案，但高度依赖于工作环境的静态地图，这限制了这类算法的操作能力。
  • 基于地图构建的策略 ：使用传感器构建环境的几何模型或拓扑模型，然后用于引导机器人在相应环境中导航。虽然可以让自主移动机器人在动态环境中导航，但这类算法需要花费大量的时间和精力来获取一个稳健的环境模型。