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基于SLAM的轮式机器人定位与导航技术研究的开题报告
摘要：
轮式机器人定位与导航技术是机器人领域中非常重要的一项技术，目前已广泛应用于室外巡检、物流配送、智能家居、军事安防等领域。本文主要研究基于SLAM的轮式机器人定位与导航技术，系统介绍了其原理与构成，并详细探讨了定位与导航系统中各个模块的关键技术、算法及其实现方法。通过对SLAM技术的应用，实现轮式机器人的自主导航、环境智能感知和建图等功能，提高了其自主控制与自主决策能力。
关键词：轮式机器人；定位；导航；SLAM
一、研究背景和意义
随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域也逐渐拓宽，尤其是轮式机器人的应用越来越广泛，其应用场景多种多样，比如室外巡检、物流配送、智能家居、军事安防等领域。但在实际应用中，轮式机器人需要精准的定位和导航才能完成任务。因此，轮式机器人定位与导航技术的研究是机器人领域中非常重要的一项技术。
目前，轮式机器人主要采用全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达或视觉传感器等技术进行定位和导航。然而，GPS在室内和城市峡谷等信号受限的区域定位精度不高，INS存在累计误差问题，激光雷达或视觉传感器存在环境光线干扰等问题。
因此，近年来，基于SLAM（SimultaneousLocalizationAndMapping）技术进行轮式机器人定位与导航的研究在机器人领域中得到了广泛的关注和应用。SLAM技术是指机器人同时进行自身定位和环境地图建立的技术，其具有对环境地图的实时更新、对多种传感器的兼容性、适应于多种环境和实现可靠的自主决策等优点，因此被认为是一种非常有前途的机器人定位与导航技术。
二、研究内容和方法
本文主要研究基于SLAM的轮式机器人定位与导航技术，涉及到轮式机器人的系统架构和系统模块，并针对定位和导航系统中各个模块，探讨了其关键技术和算法。
（一）系统架构
基于SLAM的轮式机器人定位与导航系统，包括了底层控制、传感器数据采集、数据处理、地图构建、目标规划和路径跟踪六个模块，如下图所示。
图1基于SLAM的轮式机器人定位与导航系统模块结构图
（二）传感器数据采集
传感器数据采集是轮式机器人获取环境信息的主要手段，在实际应用中，常用的传感器有激光雷达、摄像头、惯性导航等。其中，激光雷达是应用比较广泛的传感器，其可以获取环境中的障碍物距离和位置信息。因此，激光雷达的数据采集对于SLAM技术的实现非常重要。
（三）数据处理
数据处理是指将传感器采集到的数据进行处理，将已知的位姿和地图信息合并进行自我定位和建图。对于传感器数据采集来说，激光雷达的数据具有高精度和速度优势，但是数据量大、效率低。因此，在数据处理过程中，需要对数据进行滤波、降维等操作，提高处理效率和准确性。
（四）地图构建
地图构建是指根据机器人在运动过程中的位置和获取到的环境信息，实时生成地图。目前，常用的SLAM算法有激光雷达SLAM、视觉SLAM、RGB-DSLAM等。
（五）目标规划与路径跟踪
目标规划是指根据任务需求和环境信息设置机器人的运动目标。路径跟踪是指机器人在向目标运动过程中，根据定位系统的反馈信息，自主进行轨迹调整和控制。
（六）关键技术和算法
关键技术和算法是实现轮式机器人定位与导航的重要手段。常用的关键技术和算法有多传感器数据融合、卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、半径基函数神经网络、支持向量机等。
三、预期成果和应用价值
本文通过对轮式机器人定位与导航的研究，可以实现机器人的自主导航、环境智能感知和建图等功能。并且可以通过对SLAM技术的应用，提高轮式机器人的自主控制与自主决策能力，适应不同的环境并实现更高效的任务完成。
该技术的应用具有广泛的应用前景，可以应用于室外巡检、物流配送、智能家居、军事安防等领域，为人类社会的进步和发展做出贡献。
四、结论
本文通过对基于SLAM的轮式机器人定位与导航技术的研究，系统介绍了其原理与构成，并详细探讨了定位与导航系统中各个模块的关键技术、算法及其实现方法。通过对SLAM技术的应用，实现轮式机器人的自主导航、环境智能感知和建图等功能，提高了其自主控制与自主决策能力。该技术的应用具有广泛的应用前景，可以应用于室外巡检、物流配送、智能家居、军事安防等领域，为人类社会的进步和发展做出贡献。