基于蒙特卡罗算法的移动机器人自定位技术研究.pdf

摘 要


在移动机器人相关技术研究中，自主导航性能代表着移动机器人智能水平的
高低，而定位则是移动机器人实现自主导航的关键。移动机器人蒙特卡罗定位算
法是目前研究移动机器人自定位技术常用的方法之一，因其具有并行化、易于实
现以及能有效处理非线性问题的特点而被广泛应用。但是传统的蒙特卡罗定位算
法存在粒子退化和粒子耗尽等问题，无法保证移动机器人定位的精度。许多改进
算法虽然提高了移动机器人定位的精度，但却增加了计算的复杂度，不容易实现。
本课题的研究目的是对传统的蒙特卡罗定位算法进行改进，研究一种保证定位精
度且易于实现的定位算法。
本文首先分析并建立移动机器人定位需要的相关模型，如坐标系统模型、运
动模型、传感器观测模型、噪声模型等。其次，对传感器误差进行分析，并介绍
了采用内部与外部传感器相结合的方式实现移动机器人定位的方法，通过外部传
感器来修正内部传感器的累积误差，从而提高定位精度。最后，分析了传统蒙特
卡罗算法的不足，指出改进蒙特卡罗算法存在的问题，对新的改进蒙特卡罗算法
——快速蒙特卡罗算法进行了较深入的研究。
本文给出了一种新的改进蒙特卡罗定位算法。该算法将传统的粒子滤波与无
迹卡尔曼滤波、马尔可夫蒙特卡罗算法相结合，并通过动态更新粒子集合的粒子
数目，在保证移动机器人定位精度不变的情况下，降低算法的复杂程度。将新的
蒙特卡罗定位算法应用于以 ARM9 为硬件的实验平台中，实验证明了该算法的可
行性与准确性。

关键词：移动机器人；定位；蒙特卡罗算法；仿真；硬件平台
Abstract


In the relative technical researches of the mobile robot, the ability to achieve
autonomous navigation represents the intelligent level of the robots, and the localization
is the key to achieve autonomous navigation for the Monte Carlo
localization algorithm is one of the common methods used in the researches of the
mobile robot’s self-positioning technology, it has been widely used because of its
parallel, easy to implement and can effectively deal with the characteristics of nonlinear
problems. However, the traditional Monte Carlo localization algorithm has some
problems, such as particles running out and particle degrading, which can not guarantee
the accuracy of the robot localization. Some improved algorithms can ensure the
accuracy, but they increase the complexity of the algorithms and are not easy to achieve.
The purpose of this paper is to improve the traditional Monte Carlo localization
algorithm to propose a location algorithm which is easy to implement and can
effectively deal with non-linear problem.
Firstly, this paper analyzed and established the mobile robot localization related
models such as coordinate system model, motion model, the sensor observation model,
noise model. Secondl