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無人機(jī)同時定位與地圖創(chuàng)建技術(shù)

無人機(jī)同時定位與地圖創(chuàng)建技術(shù)

出版社：北京航空航天大學(xué)出版社出版時間：2021-12-01
開本： 其他 頁數(shù)： 148
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無人機(jī)同時定位與地圖創(chuàng)建技術(shù) 版權(quán)信息

無人機(jī)同時定位與地圖創(chuàng)建技術(shù) 內(nèi)容簡介

本書對無人機(jī)同時定位與地圖創(chuàng)建技術(shù)進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究。同時定位與地圖創(chuàng)建（simultaneous localization and mapping，SLAM）是無人機(jī)實(shí)現(xiàn)真正自航的關(guān)鍵。無人機(jī)SLAM的目標(biāo)就是構(gòu)建一個沒有先驗(yàn)信息的環(huán)境地圖，同時確定地圖中無人機(jī)的位姿，降低無人機(jī)和地圖的誤差漂移率。在GPS不可用情形下，將攝像機(jī)與慣導(dǎo)組合作為無人機(jī)的主要傳感器，可以探測周圍環(huán)境，同時確定無人機(jī)和地標(biāo)的位置，完成SLAM的任務(wù)。主要內(nèi)容包括：緒論、SLAM問題 、無人機(jī)視覺EKFSLAM算法、基于群智能算法的SLAM數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 、無人機(jī)主動SLAM技術(shù) 、無人機(jī)S

無人機(jī)同時定位與地圖創(chuàng)建技術(shù) 目錄

第1章 緒 論 1

1.1 研究背景及意義 1

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3

1.2.1 SLAM 的歷史 3

1.2.2 無人機(jī)視覺SLAM 5

1.3 無人機(jī)SLAM 關(guān)鍵技術(shù) 8

1.3.1 SLAM 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題 8

1.3.2 地標(biāo)初始化 10

1.3.3 濾波方法的研究 11

1.3.4 大規(guī)模SLAM 算法 14

1.4 本書的主要研究內(nèi)容 16

第2章 SLAM 問題 18

2.1 SLAM 問題描述 18

2.2 SLAM 的后驗(yàn)概率 20

2.3 SLAM 的馬爾可夫鏈表示 21

2.3.1 貝葉斯濾波 21

2.3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波 23

2.4 本章小結(jié) 25

第3章 無人機(jī)EKFSLAM 算法 26

3.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)模型 26

3.1.1 坐標(biāo)系及其變換 26

3.1.2 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的比力方程 28

3.1.3 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的歐拉角姿態(tài)更新方程 29

3.1.4 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)的位姿方程 30

3.2 攝像機(jī)模型 31

3.2.1 圖像預(yù)處理 32

3.2.2 圖像特征提取 32

3.2.3 針孔投影模型 32

3.2.4 機(jī)載攝像機(jī)觀測模型 34

3.3 無人機(jī)視覺SLAM 算法建模與仿真 36

3.3.1 無人機(jī)視覺SLAM 算法的數(shù)學(xué)模型 36

3.3.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 38

3.3.3 地標(biāo)初始化 40

3.3.4 仿真研究與結(jié)果 42

3.4 本章小結(jié) 45

第4章 基于群智能算法的SLAM 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 47

4.1 SLAM 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的數(shù)學(xué)模型 48

4.2 基于禁忌搜索的混沌蟻群算法的SLAM 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 48

4.2.1 蟻群算法 48

4.2.2 混沌的特性 50

4.2.3 禁忌搜索算法 50

4.2.4 基于禁忌搜索的混沌蟻群算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 52

4.2.5 仿真試驗(yàn) 53

4.3 基于改進(jìn)人工魚群算法的SLAM 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 58

4.3.1 基本的人工魚群算法 58

4.3.2 基于改進(jìn)魚群算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 59

4.3.3 仿真試驗(yàn) 61

4.4 本章小結(jié) 65

第5章 無人機(jī)主動SLAM 技術(shù) 66

5.1 無人機(jī)運(yùn)動模型 67

5.2 基于*優(yōu)控制的無人機(jī)主動SLAM 68

5.2.1 問題的描述 68

5.2.2 目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計 69

5.2.3 仿真試驗(yàn)與分析 70

5.3 基于局部子圖的無人機(jī)主動SLAM 71

5.3.1 局部子圖濾波 72

5.3.2 局部子地圖與全局地圖之間的融合 74

5.3.3 仿真試驗(yàn)與分析 75

5.4 基于邊界的無人機(jī)主動SLAM 76

5.4.1 基于邊界的無人機(jī)主動SLAM 原理 76

5.4.2 仿真試驗(yàn)與分析 78

5.5 本章小結(jié) 79

第6章 無人機(jī)SLAM 避障技術(shù) 80

6.1 常見的避障算法 80

6.2 基于改進(jìn)人工勢場的無人機(jī)避障方法 82

6.2.1 人工勢場法的基本思想 82

6.2.2 改進(jìn)人工勢場法 83

6.2.3 避障策略 84

6.2.4 仿真試驗(yàn) 85

6.3 基于碰撞圓錐的無人機(jī)避障方法 86

6.3.1 障礙威脅判定 86

6.3.2 避障策略 88

6.3.3 仿真試驗(yàn) 89

6.4 本章小結(jié) 90

第7章 無人機(jī)FastSLAM 算法 91

7.1 粒子濾波 91

7.1.1 Monte Carlo積分 91

7.1.2 序貫重要性采樣 93

7.1.3 重采樣方法 94

7.1.4 標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法 95

7.2 基于模擬退火的無人機(jī)FastSLAM 1.0算法 95

7.2.1 FastSLAM 1.0算法 96

7.2.2 模擬退火算法 98

7.2.3 基于模擬退火算法的粒子優(yōu)化 99

7.2.4 仿真試驗(yàn)與分析 101

7.3 FastSLAM 2.0算法 104

7.3.1 采樣貧乏 105

7.3.2 FastSLAM 2.0的意義 105

7.3.3 新的提議分布 106

7.3.4 仿真試驗(yàn)與分析 108

7.4 基于小生境遺傳算法的無人機(jī)FastSLAM 2.0算法 110

7.4.1 遺傳算法的基本理論 111

7.4.2 小生境遺傳算法 111

7.4.3 小生境遺傳算法粒子濾波 113

7.4.4 仿真試驗(yàn)與分析 115

7.5 本章小結(jié) 118

第8章 總結(jié)與展望 119

8.1 總 結(jié) 119

8.2 展 望 121

參考文獻(xiàn) 123


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