基于流形学习的多机器人同步定位与地图构建

admin · 发表于 2024-3-2 14:29:59

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机器人技术已经渗透到各个领域，并深刻影响着人类生活、工业生产和空间探索。在军用和民用需求的双重作用下，机器人导航定位技术已经成为一个充满挑战和机遇的研究方向。通过视觉系统对机器人定位并构建环境地图已成为机器人走向巡逻、加工、勘探、清扫或护理等实际应用所亟待解决的热点题目。机器人依据探索环境的类型采用的不同的同步定位与地图构建方法。面向未知环境，机器人通过粒子滤波算法定位，即估计参考路标的后验概率分布来递推估算机器人的非线性运动状态。虽然采用全景视觉系统能够有效扩大观测范围，但是，由于镜头成像畸变和机器人运动使得路标图像畸变、尺度、观测视角以及环境亮度变化，进而导致路标表观出现剧烈变化，难以提取稳定特征。因此，需要通过维数简约的方法获得路标图像的低维特征。针对已知环境，机器人利用已知的环境信息估计自身位置，即通过一个非线性映射函数将观测到的场景特征映射到机器人位置空间。为了使得此函数兼具拓扑定位和坐标估计的功能，需要构造精确估计模型。因此，利用视觉传感器所采集数据间的低维结构信息则是实现此方法的关键途径。本文以流形学习为理论基础，研究解决上述关键题目的方法、工具和实现技术。首先，针对机器人同步定位与地图构建题目，运用流形学习方法，通过非线性降维解决低维特征表示、场景表观流形学习和表观流形正则化等题目。进而建立多层综合系统模型，集成系统软硬件以及面向未知环境和针对已知环境的两类算法，为群体机器人协作创建了规范的交互接口和统一的协作模型。在此基础上根据多机器人群体系统的特点和要求，分析了多机器人系统的模型化方法和综合集成技术，并建立全局定位和地图更新的模型，给出相应的实现算法。最后通过实验结果验证各模型和算法的可行性与有效性。本文的主要贡献和创新点如下：（1）运用综合集成方法，将机器人本体模型、运动模型、视觉传感器模型集成到三层递阶的组织结构中，建立了多层综合同步定位与地图构建的系统模型。通过决策层的环境特性判别结果信息，驱动算法层实现定位过程，最后通过群体通讯层的接口规范保证群体协作过程中的全局位姿估计、地图库更新、数据的解析和封装等。（2）运用基于路标特征流形学习的同步定位与地图构建算法很好地解决了全景视觉中路标表观的表达和学习。通过增量式路标表观学习准确估计路标的表观变化，并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息。增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具，将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底，为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据。学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中，实现了全景视觉机器人的精确自主定位。同时本方法可以有效避免闭环合差。稀疏的低维路标特征大大减少了特征管理的负担，提高了机器人系统存储路标信息的速度。实验结果表明，此算法的定位误差小，计算量小，执行效率高，对全景图像中的各类干扰均不敏感。（3）将拓扑定位与坐标估计有机结合起来，采用基于场景表观流形学习的定位方法可将整幅图像作为对环境的观测，利用流形学习简约大量图像数据的维数，并求得低维数据间的比例或近邻关系。从而使机器人仅通过环境图像分析即可实现自身坐标位置的判定。（4）通过表观流形正则化，以低维视觉流形的数据分布为约束条件，通过最小二乘方法估计未标定数据之坐标，以半监督学习实现机器人定位，给出了一种高效实用的机器人定位方法。此方法不仅可减轻坐标标定负担，而且可与在线定位方法相结合，通过调和函数估计在线采集到数据坐标，从而实现基于无标定单目视觉传感器的机器人在线定位。实验结果表明，这种实时定位算法的计算复杂性小、定位精度高、且能够实时给出机器人所在位置的估计。（5）提出了一种多机器人群体同步定位与地图构建系统的模型化方法和综合集成实现技术。以多层综合系统为基础，构建了基于多智能体系统的群体定位模型，并为每种智能体建立相应的交互策略。进而给出了全局坐标变换矩阵求解算法和基站地图更新与参数优化算法，有效解决了面向未知/已知环境群体定位过程中全局位姿估计与训练数据优化等关键题目。运用本文所构建的群体定位系统模型和相关方法，完成了多机器人定位的实验与结果分析，得到了具有重要参考价值的实验研究成果。

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