基于不確定信息處理的移動機(jī)器人定位與地圖構(gòu)建研究的中期報(bào)告摘要：本文主要介紹基于不確定信息處理的移動機(jī)器人定位與地圖構(gòu)建研究的中期進(jìn)展。首先，介紹了研究背景及意義，并對目前主流的定位和地圖構(gòu)建方法進(jìn)行了概述。其次，針對移動機(jī)器人環(huán)境中存在的不確定性問題，提出了利用概率圖模型進(jìn)行不確定信息處理的方法，并詳細(xì)介紹了基于因子圖的定位和地圖構(gòu)建算法。最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性和準(zhǔn)確性，展示了定位和地圖構(gòu)建的優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：移動機(jī)器人；定位；地圖構(gòu)建；概率圖模型；因子圖Abstract:Thispapermainlyintroducestheresearchprogressofmobilerobotlocalizationandmapconstructionbasedonuncertaininformationprocessing.Firstly,thebackgroundandsignificanceoftheresearchareintroduced,andthecurrentmainstreamlocalizationandmapconstructionmethodsaresummarized.Secondly,aimingattheuncertaintyprobleminthemobilerobotenvironment,amethodofusingprobabilitygraphmodelforuncertaininformationprocessingisproposed,andthelocalizationandmapconstructionalgorithmsbasedonfactorgraphareintroducedindetail.Finally,thefeasibilityandaccuracyofthealgorithmareverifiedbyexperiments,andthesuperiorityoflocalizationandmapconstructionisdemonstrated.Keywords:Mobilerobot;Localization;Mapconstruction;Probabilitygraphmodel;Factorgraph1.研究背景及意義移動機(jī)器人在人們的生活中扮演著越來越重要的角色，具有廣闊的應(yīng)用前景。而移動機(jī)器人在實(shí)際運(yùn)動過程中，面臨著諸多不確定性因素，如噪聲、傳感器誤差和環(huán)境變化等，這些都會嚴(yán)重影響到移動機(jī)器人的定位和地圖構(gòu)建精度。因此，如何在充分利用移動機(jī)器人自身傳感器數(shù)據(jù)的同時(shí)，有效處理不確定性信息，提高移動機(jī)器人定位精度和地圖構(gòu)建質(zhì)量，成為了目前移動機(jī)器人領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問題。目前，常用的移動機(jī)器人定位方法包括里程計(jì)法、視覺定位法、激光雷達(dá)定位法等，這些方法都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。而地圖構(gòu)建方法主要包括基于柵格的方法和基于拓?fù)涞姆椒ǎ渲星罢吣軌蛟诳臻g分辨率上提供更高的精度，而后者則能夠在地圖匹配和環(huán)境建模方面提供更好的性能。但是，這些方法在面對不確定性問題時(shí)，仍然存在著一定的局限性。因此，如何處理不確定性信息，提高移動機(jī)器人定位精度和地圖構(gòu)建質(zhì)量，成為了移動機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。本研究旨在通過運(yùn)用概率圖模型進(jìn)行不確定信息處理，提高移動機(jī)器人定位和地圖構(gòu)建的精度和魯棒性。2.研究方法針對移動機(jī)器人環(huán)境中存在的不確定性問題，本研究提出了利用概率圖模型進(jìn)行不確定信息處理的方法。概率圖模型是一種用于建模不確定性和推理的方法，其中包括因子圖、馬爾可夫隨機(jī)場等多種形式?；谝蜃訄D的定位和地圖構(gòu)建算法是本研究的重點(diǎn)內(nèi)容。該算法采用因子圖作為表示模型，將機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)和運(yùn)動模型融合在一起，建立起機(jī)器人在空間中的狀態(tài)模型。因子圖模型能夠有效處理不確定性信息，并能夠高效地計(jì)算相應(yīng)的后驗(yàn)分布。本研究的基本流程如下：1)利用機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)和運(yùn)動模型建立因子圖模型；2)通過因子圖推理計(jì)算機(jī)器人在空間中的狀態(tài)分布；3)根據(jù)機(jī)器人的狀態(tài)分布，更新機(jī)器人的位姿估計(jì)和地圖構(gòu)建結(jié)果。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于因子圖的定位和地圖構(gòu)建算法能夠有效處理不確定性信息，提高了移動機(jī)器人定位和地圖構(gòu)建的準(zhǔn)確性和精度。同時(shí)，該算法具有較高的運(yùn)算效率，能夠在實(shí)際應(yīng)用中得到廣泛的應(yīng)用。4.結(jié)論及展望本研究展示了利用概率圖模型進(jìn)行不確定信息處理的方法，將其應(yīng)用于移動機(jī)器人定位和地