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智能运动体具有极高的灵活性和自主性,能够在没有人类干预或者较少干预的情况下执行任务,帮助人类完成具有危险性或者重复性的劳动。由于智能运动体所处环境的多样性和复杂性,运动体在能够感知周围环境的基础上,还必须具备确定自身位置的能力,这是运动体实现复杂功能与执行多种任务的前提和关键。因此明确运动体在环境中的相对位置显得至关重要。为此,本文主要针对运动体的自主定位关键技术进行研究。首先进行了运动体自主定位平台的搭建工作。然后分别对基于激光雷达的SLAM方法和基于视觉设备的SLAM方法进行了研究分析和开发实现,通过进行多组实验对自主定位效果进行了实验验证,取得了较好的实验结果,基本能够满足运动体自主定位的需要。论文的具体研究内容分为以下几部分:1、调查研究了运动体自主定位的背景和意义,分析了运动体定位的研究现状,明确了SLAM方法是解决自主定位问题的重要关键技术。然后调研了SLAM问题的研究历史和在运动体上的应用场景,确定了重点方向和研究目标。2、进行了运动体自主定位平台的搭建工作。为了能够对自主定位关键技术进行实验验证,本文按照功能不同将平台划分为运动行为层、环境感知层、核心算法层和通信传输层四层,并完成了运动体自主定位平台的搭建。3、针对基于激光雷达的自主定位关键技术进行了研究与开发。首先研究分析了激光SLAM的相关理论算法,在此基础上,通过双三次插值法完成初始地图的建立,利用Levenberg-Marquardt方法求解最小二乘问题完成扫描匹配。最后通过实验验证了激光SLAM的定位效果,实现了移动机器人的位姿估计和环境地图的建立。4、针对基于视觉传感器的自主定位关键技术进行了研究与实现。首先研究了基于RGB-D传感器的SLAM方法,实现了实时的基于外观的稠密建图和位姿估计;然后针对单目视觉设备的工作原理和半直接视觉里程计进行了研究,最终实现了对相机位姿变换的实时估计,验证了算法的可靠性和有效性。