【摘 要】
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本文旨在利用多台初始位姿未知的地面移动机器人,在办公区域等存在一定数量WiFi信号的室内环境中,实现多机协同探索与建图。本文主要在感知和规划两方面进行了研究。在感知方面,本文以单机器人定位与建图为基础,用并查集算法管理导航地图,将回环检测和后端优化拓展到多机器人的情况,通过WiFi信号和激光雷达结合的重定位算法实现不同机器人之间的数据关联,从而实现多机协同感知。其中,在数据关联方面,考虑到目前常用
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本文旨在利用多台初始位姿未知的地面移动机器人,在办公区域等存在一定数量WiFi信号的室内环境中,实现多机协同探索与建图。本文主要在感知和规划两方面进行了研究。在感知方面,本文以单机器人定位与建图为基础,用并查集算法管理导航地图,将回环检测和后端优化拓展到多机器人的情况,通过WiFi信号和激光雷达结合的重定位算法实现不同机器人之间的数据关联,从而实现多机协同感知。其中,在数据关联方面,考虑到目前常用的基于欧氏距离的WiFi指纹相似度评价方法在信号强度随时间发生较大变化的情况下效果较差,本文提出一种新的WiFi指纹相似度评价方法,不仅能有效抵御信号时变性的影响,而且对位置变化的敏感度更高;考虑到在WiFi感知模型的训练阶段,高斯过程回归的计算复杂度较大,本文提出局部更新多个高斯过程模型,并在预测阶段将多个模型的结果融合起来的方法,使得训练阶段的计算复杂度从O（n3）降低到O（n）,且更适用于多机协同的场景,在公有数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。在规划方面,本文将多机协同探索分为基于互信息的探索点规划问题,以及如何将候选探索点分配给各个机器人使得探索效率最高的最优指派问题。在基于互信息的探索方面,本文增加了机器人在探索点处朝向角的规划,有利于简化运动;本文还在贝叶斯优化中增加了 WiFi感知模型的预测方差这一指标,有利于机器人在探索过程中主动获取更具代表性的WiFi指纹样本。最后,本文基于ROS设计了多机器人系统整体框架,利用两台Turtlebot3实现了多机协同探索与建图的主要功能,开源了部分数据集。
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