大规模环境下移动机器人自主探索与高精度地图创建研究

项目针对非结构化、大规模未知环境下移动机器人自主学习和导航控制这一国内外前沿性应用基础研究课题，重点研究和突破：大范围动态环境下移动机器人高精度地图表示模型、地图学习和自定位、地图特征实时检测和匹配、自主探索理论方法和算法，探索极限环境下移动机器人的自主导航和地图学习理论方法及其应用技术，以提高我国智能机器人研究水平，服务于国防和国民经济建设，具有重要的理论和应用意义。.项目主要研究内容：.1） 大规模环境分层混合高精度地图表示模型研究；.2）.基于改进特征选择和地图更新的FastSLAM地图创建方法研究；.3） 基于Kalman滤波器与EM模型融合的地图创建方法研究；.4）.基于最佳探索性能函数的未知环境自主探索方法研究。