论文以自制的“探索者”移动机器人为实验平台,对定位系统信息进行了融合以提高系统定位能力,对超声测距传感器信息则进行了滤波设计,并进一步优化了环境地图的创建,同时也对基于栅格地图的路径规划问题进行了仿真研究,增强了移动机器人在未知环境下的定位、环境建模和路径规划能力。 为提高移动机器人的定位问题,论文设计了扩展卡尔曼滤波器对移动机器人装载的里程计、陀螺仪以及电子罗盘信息进行了信息融合,使定位系统的定位能力得到了一定的提高。 采用超声传感器的弧线模型,设计了数字滤波器对超声信息进行了处理,实验证明,采用“AIEF”算法能有效地、真实地反映墙壁、拐角等结构化环境特征,较好的绘制了环境地图。 针对超声波多次反射产生的镜像误点,提出“AFGR”算法对基于灰色系统理论的栅格地图创建进行了改进。实验证明,改进后的方法能有效的去除多次反射产生的镜像误点,并具有一定的鲁棒性。 移动机器人在基于栅格地图的导航与路径规划的研究中,通常路径规划是以栅格中心点到栅格中心点进行规划的,限制了路径只能是次优的,提出了基于A*的“TB”算法,能够进一步寻找到移动机器人的当前位置到目标点的最优最短路径,且该路径更符合智能化要求。