基于曲線特征建模的移動機器人自主導航算法研究.pdf

1、到目前為止，很多關于即時定位與構建（SLAM）算法的研究都是用點特征作為地圖特征，即地圖是由有限個點組成的。采用點特征構建地圖最大的優(yōu)點是計算簡單直觀，并且基于點特征的SLAM的研究也基本成熟。隨著實際情況的需要，后來又出現了線特征，并已經成功應用在室內環(huán)境的描述中。點特征和線特征可以很好的應用在結構化環(huán)境中，但在非結構化環(huán)境中，環(huán)境往往是復雜的，形狀不規(guī)則并且沒有明顯的邊緣，不能有效地提取點或者線特征來描述環(huán)境。本文提出了可以應用于非

2、結構化環(huán)境下的環(huán)境表示方法——B樣條（也叫基本樣條）方法。
　　B樣條SLAM方法采用B樣條函數作為基函數，用一組控制點來表示一條樣條，用一組節(jié)點向量來確定樣條的位置。目前，B樣條曲線的相關理論發(fā)展成熟，各種算法及參數已經系統(tǒng)化，如用Hartley-Judd方法確定節(jié)點向量的算法、Shetty和White提出的樣條曲線的延伸算法、計算B樣條曲線上點的德布爾算法等。利用B樣條作為特征表示環(huán)境的顯著優(yōu)點是B樣條特征包含了點和（直）線特

3、征但又不限于這兩種特征，并且對環(huán)境的要求較低?；贐樣條的SLAM主要有以下三個特點：第一，控制點是直接觀測不到的，需要從數據點中得到控制點；第二，理論上，樣條間的數據關聯遠遠復雜于單個點之間的數據關聯；第三，點特征是離散的，B樣條曲線是連續(xù)的，在采用B樣條作為環(huán)境表示特征的SLAM方法中，數據關聯之后有時需要將樣條進行延伸，這會增加計算的復雜度。
　　本文的創(chuàng)新之處有兩點，第一，實現了智能控制點的選擇。本文采用動態(tài)的節(jié)點向量來描