【摘 要】
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移动机器人的定位与环境建模问题是实现机器人自主导航、在未知环境中完成复杂智能任务的关键，同时对机器人信息无障碍的实现也有重要的作用。精确的定位需要机器人利用环境模
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移动机器人的定位与环境建模问题是实现机器人自主导航、在未知环境中完成复杂智能任务的关键，同时对机器人信息无障碍的实现也有重要的作用。精确的定位需要机器人利用环境模型不断的校正自身位置，而环境模型的建立和优化必须知道机器人在各个观测点的准确位置。因此本文以室内环境为应用背景，对移动机器人的定位与环境建模问题进行了深入的研究，本文的主要研究成果有：
首先对常用的移动机器人定位与环境建模方法进行了论述，在此基础上提出了一种基于路标的移动机器人室内环境定位方法，这种方法能够处理目标点环境特征非唯一时的定位难题；
其次利用AdBoost算法对提出的定位方法进行了理论分析，根据AdBoost算法训练和使用过程中大量特征是矩形这一特点，设计了一组易于识别的矩形路标，该路标包含视觉与环境信息，并且结合视觉与超声传感器实现了移动机器人在室内环境中目标点环境特征非唯一时的定位；
最后针对移动机器人在未知环境下由于环境信息的缺乏，单独进行定位与环境建模时各自的准确性得不到保证的问题，对移动机器人的同时定位与环境建模(SLAM)进行了分析。通过对SLAM中常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的具体研究，发现EKF在线性化过程中引入的误差会影响算法估计的准确性，提出了对EKF进行迭代处理用来改进算法并进行了对比实验，结果表明了改进算法能够有效的提高估计精度。
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