18、机器人导航与膝关节角度测量技术新进展

机器人导航与膝关节角度测量技术新进展

在机器人领域和医疗检测领域，分别有关于RatSlam算法的C++库实现以及结合Kinect和IMU提高膝关节角度测量精度的重要研究。下面将为大家详细介绍这两方面的内容。

1. RatSlam算法C++库实现

在移动机器人领域，探索未知环境是一个基础且关键的问题。机器人需要在未知环境中确定自身位置，同时构建环境地图，而同时定位与地图构建（SLAM）算法就是解决这一问题的有效手段。

1.1 SLAM算法概述

传统方法可以解决SLAM问题，但也有一些受生物启发的策略，其中RatSLAM算法受到了广泛关注。它借鉴了啮齿动物大脑中海马体的导航系统理论，可应用于室内和室外环境。目前，RatSlam已有多种编程语言的实现，如MATLAB、robotC和Python等，还有基于机器人操作系统（ROS）的OpenRatSLAM，它能使RatSLAM主要模块的处理并行化，比传统线性实现更快地绘制大面积地图。

1.2 RatSLAM算法原理

RatSLAM是一种映射和定位系统，灵感来源于啮齿动物海马体和内嗅皮层中导航的神经过程计算模型。它主要有三个模块：姿态细胞（Pose Cells）、局部视图细胞（Local View Cells）和经验地图（Experience Map）。此外，还有机器人视觉系统和自身运动线索模块。机器人视觉系统负责获取环境场景，自身运动线索提供机器人的里程计信息，该信息可从视觉系统场景或特定传感器（如轮式编码器）中提取。
- 姿态细胞网络（Pose Cells Network） ：是一个连续吸引子网络（CAN），配置为三维棱柱结构。CAN可看