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南京理工大學(xué)泰州科技學(xué)院
畢業(yè)設(shè)計(論文)外文資料翻譯
系 部： 機械工程系
專 業(yè)： 機械工程及自動化
姓 名： 徐昕晏
學(xué) 號： 05010244
外文出處： Michael Montemerlo and
Sebastian Thrun
附 件： 1.外文資料翻譯譯文；2.外文原文。
指導(dǎo)教師評語：
翻譯與外文資料的內(nèi)容基本相符，結(jié)構(gòu)基本完整，語言也比較通順，沒有大的語法錯誤。
簽名：
年 月 日
注：請將該封面與附件裝訂成冊。
附件1：外文資料翻譯譯文
高速撞擊：局部映射問題的解決方法
摘要
局部同步以及對地圖中周圍環(huán)境的檢測能力是自動機器人的首要考慮條件。然而，少數(shù)類似的問題增大了在現(xiàn)實環(huán)境中所要處理的陸標(biāo)數(shù)目。以克爾曼過濾器為基礎(chǔ)的算法，比如，需要時間來綜合處理每個檢測傳感器上所傳達的二次陸標(biāo)。這個報告中的快速撞擊，一種循環(huán)估算機械手姿勢以及陸標(biāo)位置次序的算法。以對數(shù)形式在地圖上顯示具體坐標(biāo)。這一算法通過對產(chǎn)品要求的精確分析來規(guī)劃機械手的工作路徑。該算法已經(jīng)成功地在多達 50,000個陸標(biāo)上運行，客觀條件遠遠好于以前。實驗結(jié)果比較了快速撞擊運算法則分別在模擬和真是世界中里的優(yōu)勢和局限性。
介紹
同步局限影射的問題，比如撞擊，已經(jīng)在機械可動裝置技術(shù)中引起廣泛的注意。撞擊處理諸如利用機械手測量地圖中的建筑陸標(biāo)問題。因為機械手運動受制于誤差，映射問題必然導(dǎo)致機械手的局部問題—撞擊。一個同步本土化機械手的能力以及對外界環(huán)境的反映是機械手自動化的關(guān)鍵問題。
撞擊問題算法的優(yōu)勢被介紹到鍛造工序報告中，我的以及基斯曼。這份報告介紹了廣泛卡曼過濾器估算機械手位置坐標(biāo)的方法。在后來的十年里，這種方法被廣泛運用于農(nóng)業(yè)機械中，作為最近的指導(dǎo)報告。最近的研究已經(jīng)把重心集中在增大這種方法的運用規(guī)模上，超過幾百個坐標(biāo)和運算法則來處理這些數(shù)據(jù)。
EFK方法的主要瓶頸問題是它復(fù)雜的運算。感應(yīng)器更新需要時間二次的坐標(biāo)數(shù)字的計算。這一個復(fù)雜事實的桿共分散基地維護藉著克爾曼過濾器有機械要素，全部定即使只是一個陸標(biāo)被觀察被更新。二次方程式的復(fù)雜行限制了陸標(biāo)的數(shù)目。這種方式只能處理少數(shù)的含有數(shù)百萬特征的自然環(huán)境模型。研究所對這一缺點進行了長期的研究。
在這個報告中，我們從一貝斯定理觀點來研究撞擊問題。圖 1舉例說明一生長于蓋然性的模型（活動區(qū)網(wǎng)絡(luò)之下的撞擊實驗的大量合集。在個別項目中，機械手姿勢，指示.機械手隨著時間進行功能控制,指示. 每一個陸測量,指示.是那個位置的功能 陸標(biāo)測量和機械手姿勢當(dāng)測量被采取的時候從這一個線圖顯示撞擊問題展現(xiàn)重要的獨立條件. 尤其，機械手的指導(dǎo)路徑.客觀的坐標(biāo)測量.舉例來說, 如果給我們提供了機械手的精確路徑，坐標(biāo)的問題就可以解決，而每個坐標(biāo). 這個觀察先前被墨菲［12］ 研究過，他發(fā)明了一個有效的粒子過濾算法映射技術(shù)。
基于這篇觀察報告，這篇論文描述了一個被稱作高速撞擊的有效撞擊運動規(guī)律。高速撞擊實驗把撞擊問題簡化為一個局部的機器撞擊問題。由裝在機器手上的儀器來進行標(biāo)記的收集估算。正如在參考文獻[12]中所評論的那樣，這些現(xiàn)象是直觀的，因為自然條件下的撞擊問題的緣故。高速撞擊通過使用一個改裝過的粒子加速器來測量機械手的后部路徑。每個粒子控制克爾曼加速器來測量K粒子在一定條件路徑下的位置陸標(biāo)。如參考文獻[5, 13]Rao-Blackwellized粒子加速器的例子就是所呈現(xiàn)現(xiàn)象的規(guī)律。落實這個天真想法的計算機算法需要MK的時間。M是下圖中的粒子數(shù)。
圖1 撞擊問題
機械手從姿勢S1按照U1，U2。。。。UX的序列開始運動。當(dāng)它移動時，它檢測周圍的陸標(biāo)，在時間t=1時，它檢測到了兩個陸標(biāo)中的。測量代號Z（范圍或方位）。在時間t=1時，它檢測到了另一個陸標(biāo)，而在時間t=3時，它再一次檢測到了陸標(biāo)。撞擊問題的核心是通過控制U和測量Z來估算陸標(biāo)的位置和機械手的路徑。陰影部分闡述了在這一獨立條件下他們之間的關(guān)系。
粒子加速器和K粒子是陸標(biāo)的數(shù)字符號。我們建立了一種以數(shù)枝模型為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來放慢高速撞擊的時間，使它比現(xiàn)在基于撞擊算法的EKF更快。我們同樣可以擴充高速撞擊的算放來適應(yīng)新的數(shù)據(jù)協(xié)會和未知的陸標(biāo)符號，這意味著我們的方法可以被推廣到所有學(xué)術(shù)討論的撞擊問題。
實驗通過使用物理機器人和模擬機器人來表明高速撞擊算法能比現(xiàn)今的方法更好地處理量的大小次序問題。我們同樣發(fā)現(xiàn)在特定的情況下，陸標(biāo)K數(shù)目的增長導(dǎo)致了粒子M樹目的輕微減少，需要產(chǎn)生精確的地圖——然而在其他情況下，由于粒子數(shù)目的關(guān)系，對精確
地圖的要求數(shù)量可能大到難以想象的地步。
撞擊問題的定義
撞擊問題，正如學(xué)術(shù)界對撞擊的定義那樣，被很好的描述成一個Markov鏈概率問題。機械手在時間t的姿勢將被表示成符號。因為機械手在平臺上的操作——所有我們實驗的工作箱，姿勢包括機械手在平臺上的XY軸方向和頭部方向的協(xié)調(diào)。
姿勢按照一定的規(guī)則改變，通常依照以下的運動模型。
（1）
這里，ST是機械手控制UT以及先前姿勢ST-1的功能狀態(tài)。在可動機械手裝置中，這個運動規(guī)律屬于無時間變化的一般化的機械運動學(xué)。
機械手環(huán)境控制著K粒子的固定陸標(biāo)。沒個陸標(biāo)由它的空間位置所表示，例如是K=1，2，3，4…..K. 沒有損失的概率,我們可以想象在平面上陸標(biāo)的點的方式存在,所以位置有固定的兩個數(shù)字所確定.
為了反映環(huán)境,機械手能檢測陸標(biāo).比如,它可以檢測一個陸標(biāo)的范圍和方位,與圖表上的XY坐標(biāo)想聯(lián)系.對時間t的測量被表示成ZT.在時間t的測量結(jié)果將被標(biāo)記成Zt。機械手通常能同時檢測到多個陸標(biāo)，我們假設(shè)測量傳感器能精確檢測每個陸標(biāo)并給每個陸標(biāo)以標(biāo)記符號。為了數(shù)學(xué)上的便利這個慣例被獨立地繼承下來。它沒有移動的限制，因為被檢測多重陸標(biāo)每個階段可按一定次序進行處理。測量感應(yīng)器由概率定理所規(guī)范，通常依照以下的測量模式：。這里是所有陸標(biāo)中的一組，而
是在時間t檢測到的復(fù)式陸標(biāo)。例如，在圖1中，當(dāng)N1=1，N2=2而N3=1時，機械手檢測到第一個陸標(biāo)，然后第二個陸標(biāo)，最后再檢測第一個陸標(biāo)。許多測量模式都假設(shè)機械手能檢測陸標(biāo)的范圍和方位，被測量噪音所限制。變量Nt通常被認為是常量。大多數(shù)學(xué)術(shù)上的理論研究都假設(shè)信息是統(tǒng)一或者不一致的，陸標(biāo)是可以獨立確定下來的。實際方法是使用最大可能性測量方法來檢測空中的通信信息，當(dāng)每個陸標(biāo)之間有足夠的距離時工作良好。通過這篇報告我們可以簡單推測出陸標(biāo)是可以確定的，但我們?nèi)詫⒂懻摐y量通信數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。
我們現(xiàn)在準(zhǔn)備將撞擊問題公式化。多數(shù)時候，撞擊問題就是從檢測結(jié)果和控制過程中確定陸標(biāo)的位置和機械手的位置?？赡艿脑?，這些由后部所表示，我們使用手寫體t來表示時間變量。如果條件是已知的，撞擊問題就簡單明了了：。
正如介紹中所討論的那樣，當(dāng)明確了機械手的路徑和變量條件后，所有獨立陸標(biāo)是可以確定下來的。這個獨立條件是高速撞擊算法的基礎(chǔ)。
高速撞擊的相似性
我們從一個重要的被我們熟知的粒子開始我們的討論。砰然聲問題的有條件獨立特性暗示，在后的者能依下列各項被因素：按照一定順序排列，問題能被分解進入之內(nèi)估計問題，一個結(jié)束估計后部的問題機械手小徑之中。
和估計定線的問題也是K粒子的路標(biāo)符號。砰然聲問題：機械手從姿勢移動透過一個控制的順序，因為它移動，它觀察附近的陸標(biāo)。在時間, 它觀察陸標(biāo)在二個陸標(biāo)中，測量被指示（范圍和橋承）.在時間, 它觀察另一個陸標(biāo)，，而且在時間, 它觀察再次。砰然聲問題是與估計陸標(biāo)的定線有關(guān)和那控制的機械手的小徑而且測量灰色蔭影舉例說明一個有條件的獨立關(guān)系。顆粒過濾器和陸標(biāo)的數(shù)目是。我們發(fā)展減少轉(zhuǎn)動的一個以樹枝狀模型為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高速的時候到制造它重要地比存在 EKF 建立的砰然聲運算法則快速。我們也和未知者把運算法則擴充到情形數(shù)據(jù)公會和陸標(biāo)的未知數(shù)目，成績我們的引橋能被延長到那完全類型的砰然聲問題在文學(xué)中討論。
實驗的結(jié)果使用一個實際的機械手和一個機械手模擬計舉例說明，運算法則能處理大小等級型較多的陸標(biāo)超過現(xiàn)今引橋。我們也可以在特定的情形中找那，一個
陸標(biāo)的數(shù)目對一個軟的還原導(dǎo)線顆粒的數(shù)目需要發(fā)生正確地圖－然而在其他者里面顆粒的數(shù)目必需的因為正確映射。
結(jié)論
我們正在討論的高速撞擊算法，是一個全新解決地圖檢測以及定位的有效手段。這個算法利用Rao-Blackwellized來表示次序，整合了粒子加速器以及克爾曼加速器的理論。類似于Murphy 的工作，高速撞擊是建立在撞擊問題內(nèi)部固有特性的基礎(chǔ)上的。然而，Murphy的方法堅持使用不連續(xù)的數(shù)值標(biāo)記地圖上的坐標(biāo)方格，因此極大地限制了地圖的尺寸。他的方法也沒有處理好數(shù)據(jù)的整合問題，并沒有使之在地圖上以方格形式呈現(xiàn)出來。
在高速撞擊問題中，陸標(biāo)估算利用樹枝狀模型來表示。對較后次序的時間進行了更新，M是粒子的數(shù)目而K是陸標(biāo)的符號。這與較復(fù)雜且普遍的克爾曼過濾器對撞擊問題的解決方法是有差異的。實驗結(jié)果表明相比于以前的方法高速撞擊能在地圖上建立天文數(shù)量級的陸標(biāo)數(shù)量。同時他們也表明在某種情況下，無論路標(biāo)數(shù)目的多少，少量粒子仍可運轉(zhuǎn)良好。