17、基于地图的移动机器人定位与自主导航技术解析

基于地图的移动机器人定位与自主导航技术解析

1. 基于地图的定位方法

在移动机器人领域，基于地图的定位是一项关键技术。蒙特卡罗定位（MCL）是其中一种常用的算法，它具有诸多优点：
- 计算优势 ：计算过程内存消耗少，计算强度低，能产生更准确的结果。
- 姿态估计平滑 ：机器人运动的姿态估计非常平滑，适合移动机器人的导航控制。
- 易于实现 ：算法易于实现。

然而，MCL也存在一些缺点：
- 绑架机器人问题 ：一旦机器人被移动到任意位置，MCL会失效。
- 定位精度与粒子数量相关 ：定位精度与粒子数量有关，提高定位精度需要大量粒子。
- 收敛速度慢 ：定位收敛速度较慢。

MCL适用于局部和全局定位问题，已成为机器人定位领域的主流算法，但无法从绑架机器人问题或全局定位失败中恢复。

为了解决MCL的一些缺点，自适应蒙特卡罗定位（AMCL）应运而生。AMCL的自适应主要体现在两个方面：
- 解决固定粒子数问题 ：当移动机器人定位收敛时，粒子基本集中在一处，可适当减少粒子数量。
- 解决绑架机器人问题 ：当发现粒子平均得分突然下降（某些迭代中正确粒子被丢弃）时，会在全局重新分配更多粒子。

对于绑架机器人问题，AMCL采用启发式方法，在重采样过程中随机添加粒子。这带来两个问题