火星车同时定位与地图构建方法研究

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1、工程硕士学位论文火星车同时定位与地图构建方法研究SIMULTANEOUSLOCALISATIONANDMAPPINGFORMARSROVERS董元元哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：V448.22学校代码：10213国际图书分类号：629.78密级：公开工程硕士学位论文火星车同时定位与地图构建方法研究硕士研究生：董元元导师：崔祜涛教授申请学位：工程硕士学科：航天工程所在单位：飞行器动力学与控制研究所答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:V448.22U.D.C.:6

2、29.78ThesisfortheMasterDegreeinEngineeringSIMULTANEOUSLOCALISATIONANDMAPPINGFORMARSROVERSCandidate：DongYuanyuanSupervisor：Prof.CuiHutaoAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：AerospaceEngineeringSpacecraftDynamicsandControlAffiliation：InstituteDateo

3、fDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology：哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着火星探测再次成为各国航天计划热点，研发适用于复杂环境的火星车系统成为完成火星表面探测的关键。“同时定位与地图构建算法（SLAM）”能够使移动目标在未知环境中定位的同时，实现对未知环境的观测建图。这种算法适用于火星车系统，能够实现火星车自定位，并对未知周围火星表面建立特征地图，可以为下一步的路径规划等提供基础。因此，有必要将SLAM算法

4、应用与火星车系统。本文利用“扩展卡尔曼滤波器（EKF）”对适用于火星车系统的三维“同时定位于地图构建”方法进行深入研究。其中主要为以下几个部分：首先，建立火星车在三维火星表面环境中的系统模型。包括各个坐标系定义与相互转换；火星车三维六自由度运动模型、三维激光测距仪模型。之后使用传统EKF对三维SLAM过程进行实现，分析算法的计算复杂度和一致性。并建立模拟火星表面地形约束轨迹，通过数学仿真对SLAM算法进行验证分析。其次，针对传统同时定位与地图构建算法在运行过程中，计算复杂度随着状态量包含特征点数增大的特点，建立一种约束性

5、局部子地图法。此方法通过局部子地图进行状态更新，并周期性融入到全局地图中。并证明此算法在保持计算精度的条件下，有效降低计算复杂度。之后针对SLAM算法的一致性问题，分别建立多种不同的运动情景，推导每个情景下算法的收敛特性。利用这些收敛特征性，来分析说明SLAM算法是“如何产生不一致性的”。最后研究了体系固联SLAM算法。此算法在火星车体系固联坐标系下实现状态更新过程，在观测方程线性化过程中省略了火星车自身位姿信息递推中的不确定性累积，有效提高系统一致性。并将此算法与约束性局部子地图法结合，实现一种计算复杂度低、一致性高的

6、联合算法，通过仿真分析验证联合算法的有效性。关键词：火星车；同时定位与地图构建；局部子地图；扩展卡尔曼滤波；体系固联坐标系I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractAsMarsexplorationbecomesmoreandmoreimportantandpopularforthemjorspacepowers,studyinganddevelopingroversystemsappliedtocomplexenvironmentshasbeingthekeytechnologyforMarssurfaceres

7、earch.SimultaneousLocalisationandMapping(SLAM)istheprocessofconcurrentlybuildingafeaturebasedmapoftheenvironmentandusingthismaptoobtainestimatesofthelocationoftherover.Thisalgorithmhastheabilitythatsimultaneouslycomputinganestimateofroverlocationandanestimateofla

8、ndmarklocationsbyrelativeobservationsoflandmarks.Whilecontinuinginmotion,theroverwillbuildacompletemapoflandmarks,whichcouldbeusedtoprovidecontinuousestimateso