即時定位與地圖構建(SLAM)的相關研究
即時定位與地圖構建(SimultaneousLocalization AndMapping)指的是機器人在自身位置不確定的條件下,在完全未知環境中建立地圖,同時利用地圖進行自主定位和導航。
SLAM問題可以描述為:機器人在未知環境中從一個未知位置開始移動,在移動過程中根據位置估計和感測器資料進行自身定位,同時建造增量式地圖。
(1)定位(localization):機器人必須知道自己在環境中位置。
(2)建圖(mapping):機器人必須記錄環境中特徵的位置(如果知道自己的位置)
(3)SLAM:機器人在定位的同時建立環境地圖。其基本原理是運過概率統計的方法,通過多特徵匹配來達到定位和減少定位誤差的。
圖 SLAM的基本過程
移動機器人自定位與環境建模問題是緊密相關的。環境模型的準確性依賴於定位精度,而定位的實現又離不開環境模型。在未知環境中,機器人沒有什麼參照物,只能依靠自己並不十分準確的感測器來獲取外界資訊,如同一個盲人在一個陌生環境中摸索的情況。這種情況下,定位是比較困難的。有地圖的定位和有定位的地圖建立都是容易解決的,但無地圖的定位和未解決定位的地圖建立如同"雞--蛋"問題,無從下手。已有的研究中對這類問題的解決方法可分為兩類:一類利用自身攜帶的多種內部感測器(包括里程儀、羅盤、加速度計等),通過多種感測資訊的融合減少定位的誤差,使用的融合演算法多為基於卡爾曼濾波的方法。這類方法由於沒有參考外部資訊,在長時間的漫遊後誤差的積累會比較大。另一類方法在依靠內部感測器估計自身運動的同時,使用外部感測器(
SLAM的三個基本問題
Leonard和Durrant-Whyte將移動機器人完成任務定義為三個問題“Wheream I?”、“Wheream I going?”和“Howdo I getthere”,就是定位、目標識別和路徑規劃,為了能實現導航,移動機器人需要靠本體感受感測器和環境感知感測器來實現對本體位姿估計和外部環境位姿的定位。依據環境空間的描述方法,Desouza等將視覺導航的方法化為三類:
(1)已知地圖的導航(Map-BasedNavigation)
(2)地圖建立的導航(Map-Building-BasedNavigation):在沒有已知環境地圖的情況下,移動機器人通過自身的導航運動和感測器的不斷感知更新來進行導航。
(3)未知環境的導航(MaplessNavigation):相對於上面兩種方法,在實時的動態環境中無法建立明確的地圖表達形式,更多的是通過感測器獲得的觀測資訊用來識別或者跟蹤環境中的物體來導航。
但是由於感知資訊的不確定性,移動機器人很難實現定位的準確,因而,在未知環境中的定位成為最關鍵的問題
定位(Wheream I?)是實現自主能力的最基本問題,是為了確定機器人在執行環境中相對於世界座標系的位置及其本身的位姿。
移動機器人的定位與其它領域研究課題的關係如圖所示:
圖 SLAM與各領域關係圖
現有的移動機器人自主定位方法主要是區域性定位和全域性定位。區域性是通過測量相對於機器人初始位姿的距離和方向來確定當前的位姿,但隨著時間的累計造成定位的誤差較大,無法精確定位。全域性定位則通過測機器人的絕對位置來定位,定位的精度較高,並且可以用來修正區域性定位的定位誤差。
現在移動機器人定位的方法大致可分為三類
(1)相對定位(RelativePositionMeasurements):主要依靠內部本體感受感測器如里程計(Odometry)、陀螺儀(Gyroscopes)等,通過給定初始位姿,來測量相對於機器人初始位姿的距離和方向來確定當前機器人的位姿,也叫做航跡推測(DeadReckoning, DR)。
(2)絕對定位(AbsolutePosition Measurements):主要採用主動或被動標識(Activeor Passive Beacons)、地圖匹配(MapMatching)、全球定位系統(GlobalPositioning System,GPS)、或導航信標(LandmarkNavigation)進行定位。位置的計算方法包括有三角測量法(Triangulation)、三邊測量法(Trilateration)和模型匹配演算法(ModelMatching)等。
(3)組合定位(CombinedPositionMethod):雖然相對定位這種方法能夠根據運動學模型的自我推算移動機器人的位姿和軌跡而且具有自包含的有點。但是不可避免地會存在隨時間的增加和距離的增加而增加的累積航跡誤差。在絕對定位中,地圖匹配技術處理資料速度較慢,而信標或標識牌的建設和維護成本太高,GPS又只能在室外使用。由於單一定位的方法的缺陷,移動機器人定位仍然是基於航跡的推算與絕對位姿和軌跡矯正相結合起來。
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