未知环境中移动机器人环境感知技术研究综述.pdf

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1、2013年8月机床与液压Aug．2013第41卷第15期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．41No．15DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．15．050未知环境中移动机器人环境感知技术研究综述王东署，王佳(郑州大学电气工程学院，河南郑州450001)摘要：未知环境中移动机器人的环境感知技术是实现其环境建模、定位、路径规划等自主导航控制的前提，是移动机器人研究的关键技术之一。从环境信息的获取、处理、表达3个方面，针对现有的环境信息获取方式、环境信息特征的提取处理及融合方法，

2、环境地图的建模问题等具体方法，详细介绍了未知环境中移动机器人的环境感知技术，最后对未来的研究工作做了进一步展望。关键词：移动机器人；环境感知；信息融合；特征提取；地图构建中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)15—187—5ResearchReviewofEnvironmentalCognitionTechniquesofMobileR0botsinUnknownEnvironmentWANGDongshu．WANGJia(ElectricalEngineeringSchool，Zh

3、engzhouUniversity，ZhengzhouHenan450001，China)Abstract：Inunknownenvironment，environmentalcognitiontechniqueofmobilerobotisthepreconditionofimplementationforitsenvironmentmodeling，localization，pathplanningandserf-navigationcontrol，anditisoneofthekeytechniquesofmobi

4、lerobotresearch．Fromthreekindsofstatusoftheenvironmentinformation’Sacquiring，processingandexpressing，aimingatpresentenviron—mentinformationacquiringmethods，environmentinformationfeatureextractingandfusionmethodsandenvironmentmapmodelingmethods，andotherpracticalme

5、thods，environmentalcognitiontechniquesofmobilerobotinunknownenvironmentwereintroducedindetail．Finally，thefutureresearchworktendencieswerepointedout．Keywords：Mobilerobot；Environmentalcognition；Informationfusion；Featureextracting；Mapconstructing移动机器人自主环境感知技术，即移动机器人

6、能研究热点，SLAM技术被认为是机器人是否能够实现自够根据自身所携带的传感器对所处周围环境进行环境主的关键。作者从环境信息的获取、处理以及表信息的获取，并提取环境中有效的特征信息加以处理达3个方面，详细阐述了未知环境中移动机器人的环和理解，最终通过建立所在环境的模型来表达所在环境感知技术的研究现状，并指出了未来的研究方向。境的信息。1环境信息的获取移动机器人环境感知技术是实现自主机器人定人类和高等动物都具有丰富的感觉器官，能通过位、导航的前提⋯，通过对周围的环境进行有效的感视觉、听觉、味觉、触觉、嗅觉来感受外界刺激，获知

7、，移动机器人可以更好地进行自主定位、环境探索取环境信息。机器人同样可以通过各种传感器来获取与自主导航等基本任务的实施。环境感知技术是智能周围的环境信息，传感器对机器人有着必不可少的重机器人自主行为理论中的重要研究内容，具有十分重要作用。传感器技术从根本上决定着机器人环境感知要的研究意义。技术的发展。随着传感器技术的发展，传感器在移动机器人中目前已开发出各种各样的传感器，根据定位方法得到了充分的使用，大大提高了智能移动机器人对环的不同可分为内部传感器和外部传感器两大类。内部境信息的获取能力。针对环境信息的提取、分类，近传感

8、器又称为相对定位传感器，包括里程计、加速度年来很多学者不断加大在该领域的研究工作。多传感计、陀螺仪等，主要用于监测机器人的自身状态；外器信息融合技术的使用，互补了多种传感器在信息获部传感器又称为绝对定位传感器，包括超声传感器、取方面的不足，并且取得了一定的研究成。未激光测距传感器、红外传感器、全球定位系统、视觉知环境