摘  要: 随着时代的进步，在当今社会，为了更好的生活品质，人力资源的解放势在必行，多机器人因其构造灵便、适应性好、工作效率高可以在众多领域代替人力，发展前景十分良好。所以合理的设计并优化机器人算法，有效的探索未知环境和制图，提高完成工作任务的效率，在推进各行业发展具有着重要的意义。本论文以多机器人探索未知环境与制图为研究课题，旨在通过研究智能算法（粒子群算法）进行路径规划，并选择几种已有的改进后的粒子群算法，比较它们的优缺点，最后选择即时定位与地图构建（SLAM）的方法，从而使多机器人有效的自主的对未知环境探索和制图，提高执行任务能力和效率。75981

毕业论文关键词: 多机器人，改进粒子群算法，未知环境探索，即时定位与地图构建

Abstract: With the progress of the times, the liberation of human resources is imperative in modern society for better quality of life。 Multi-robot can replace human in many fields because of its flexible structure, good adaptability, high working efficiency。 Its developments and prospects are very good。 So the reasonable design and optimization of the robot algorithm, effective exploration of unknown environment and mapping and improving the efficiency of the task are of great significance in promoting the development of various industries。 This thesis is to explore the unknown environment and drawing for multi-robot, its aim is to study the path planning of intelligent algorithm (particle swarm optimization), several existing improved particle swarm optimization algorithms are selected to compare their advantages and disadvantages, then we finally choose the method of real-time positioning and map building (SLAM)。 So that the multi- robot can autonomously explore and map the unknown environment effectively, improving the ability and efficiency of the implementation of the task。

Key words: multi robot, improved PSO, unknown environment exploration,slam 

目  录

1 绪论…5

1。1研究背景、目的与意义5

1。2论文的结构和内容5

2多机器人系统…5

2。1多机器人系统的发展5

2。2 多机器人系统的优势6

2。3 多机器人系统的应用领域6

3 智能算法…7

3。1智能算法简介7

3。2粒子群算法的基本思想7

3。3 粒子公式8

3。4 PSO算法实现步骤9

3。5 改进粒子群算法10

3。5。1 带有压缩因子的粒子群优化算法11

3。5。2 借鉴遗传算法使用杂交原理改进的粒子群算法11

3。5。3 借鉴遗传算法使用选择原理改进的粒子群算法12

3。5。4 保证种群多样性的ARPSO…12

3。5。5 针对以上几种改进PSO算法的比较…13

4 多机器人即时定位与地图构建（SLAM）14

4。1 SLAM简介…14

4。2 SLAM几个关键性问题15

4。2。1 地图的表示方法…15

4。2。2 不确定性的信息的描述15

4。2。3 累积误差16

4。3 SLAM的实现方法16

4。3。1 SLAM的通用架构…17

4。3。2 基于卡尔曼滤波器的实现方法17

4。3。3 去相关法…22

4。3。3 分解法（FastSLAM）22

4。4 基于多机器人协作的SLAM23

总结与展望…24

参考文献25

致谢26

1 绪论

1。1 研究背景、目的与意义

随着时代的发展，多机器人在越来越多的行业投入使用，解放了人力资源，大大加快了社会的发展。所以，有效的提升多机器人系统完成任务的效率，将会在众多领域起到十分重要作用。另一方面，随着智能算法在许多复杂的工程问题的解决中扮演着越来越重要的作用，将智能算法运用到多机器人系统之中解决复杂问题必将大有可为。论文网