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《復雜環(huán)境下多機器人協(xié)作構建地圖的方法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在工程資料-天天文庫。
1、第42卷第1期四川大學學報(工程科學版)Vol.42No.12010年1月JOURNALOFSICHUANUNIVERSITY(ENGINEERINGSCIENCEEDITION)Jan.2010文章編號:1009-3087(2010)01-0143-06復雜環(huán)境下多機器人協(xié)作構建地圖的方法1，222潘薇，蔡自興，陳白帆(1.中國科學技術信息研究所，北京100038;2.中南大學信息科學與工程學院，湖南長沙410083)摘要:針對復雜環(huán)境以及無法獲知機器人位置信息的情況，提出一種多移動機
2、器人協(xié)作構建地圖的新方法。該方法采用獨立探索、集中建圖的探索策略，對環(huán)境建立局部柵格地圖并予以融合。在地圖融合過程中，無需已知機器人的相對位置信息，而是以柵格地圖相似度為度量標準，利用距離變換和改進的遺傳算法高效、快速地搜索各局部地圖之間的最大重疊部分，進而予以融合。此外，考慮到局部地圖無重疊部分的情況，引入判斷函數(shù)對融合結果予以度量。實驗結果驗證了該方法在復雜環(huán)境下的可行性和有效性。關鍵詞:多機器人;復雜環(huán)境;地圖構建;距離變換;遺傳算法中圖分類號:TP242.6文獻標識碼:AAnApproachtoCooperativeMulti-robotMapBuildinginComp
3、lexEnvironments1，222PANWei，CAIZi-xing，CHENBai-fan(1.Inst.ofScientificandTechnicalInfo.ofChina，Beijing100038，China;2.SchoolofInfo.Sci.andEng.，CentralSouthUniv.，Changsha410083，China)Abstract:Aimingatcomplexenvironmentsandthesituationwithoutanyposeinformationofrobots，anovelap-proachtomulti-robot
4、cooperativemapbuildingwaspresented.Theapproachletallrobotsoperateindividuallyandthentriedtomergethedifferentlocalgridmapsintoasingleglobalone.Withoutusinganyrelativeposeinformationofrobots，theprocessofmapmergingwasperformedbymeasuringthesimilaritybetweengridmaps.Distancetrans-formsandanimprov
5、edgeneticalgorithmwereusedtoeffectivelysearchthemaximumoverlapatwhichthelocalmapscanbejoinedtogether.Furthermore，consideringthesituationthattheremaybenooverlappedareaamonglo-calmaps，avaluefunctionwasintroducedtojudgethemergingresults.Experimentalresultsshowedthefeasibilityandeffectivenessofth
6、epresentapproachincomplexenvironments.Keywords:multi-robot;complexenvironments;mapbuilding;distancetransform;geneticalgorithm地圖構建是移動機器人研究領域中的基本問題效、高精度、高容錯性、高魯棒性、可重構性、低成本與研究熱點，也是移動機器人實現(xiàn)自主導航的關鍵等優(yōu)點，因而更適用于實際應用中的各種復雜任務。［1］所在。近年來，基于多機器人協(xié)作的地圖構建問到目前為止，國內外針對多機器人協(xié)作構建地［2］題正逐漸得到研究人員越來越多的關注。與單圖的研究還不夠成熟，其中
7、針對復雜環(huán)境的協(xié)作建機器人相比，使用多個機器人進行協(xié)作建圖具有高圖方法很少?，F(xiàn)有方法主要是將SLAM(同時定位與建圖，SimultaneousLocalizationandMapping)算法收稿日期:2009－01－08擴展到多機器人的情況中［3－4］。其缺點在于，當?shù)鼗痦椖?國防基礎科研資助項目(A1420060159)圖特征數(shù)較多時，算法的計算量較大，因而不適用于作者簡介:潘薇(1980－)，女，博士.研究方向:人工智能.較大規(guī)模環(huán)境、動態(tài)環(huán)境以及環(huán)境特征較模糊的情144
