在室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航中，機(jī)器人的定位與地圖創(chuàng)建是機(jī)器人研究中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的問題。機(jī)器人只有實(shí)時(shí)明確自己當(dāng)前的方位，才能快速準(zhǔn)確地到達(dá)目的地。自從移動(dòng)機(jī)器人誕生以來，已知環(huán)境地圖的定位問題和已知定位的地圖創(chuàng)建問題已經(jīng)被廣泛研究，提出了多種有效的解決途徑。而當(dāng)?shù)貓D和機(jī)器人的位置都事先未知時(shí)，定位問題就變得更加復(fù)雜。

在這種情況下，要求機(jī)器人在一個(gè)完全未知的環(huán)境中從一個(gè)未知的位置出發(fā)，在遞增地建立環(huán)境的導(dǎo)航地圖同時(shí)，利用已建立的地圖來同步刷新自身的位置，最終形成完整的環(huán)境地圖并在此基礎(chǔ)上提供準(zhǔn)確的定位。在上述問題中，機(jī)器人位置和地圖兩者的估算是高度相關(guān)的，任何一方都無法獨(dú)立獲取。這樣一種相輔相生，不斷迭代的過程，被學(xué)術(shù)界簡稱為同步定位與地圖創(chuàng)建( SLAM )問題。該問題可以表述為：機(jī)器人在未知環(huán)境中，從一個(gè)未知位置開始移動(dòng)，在移動(dòng)過程中根據(jù)位置估計(jì)和傳感器進(jìn)行自身定位，同時(shí)建立環(huán)境地圖。目前使用的主要是模糊邏輯和概率的方法，如Bayes估計(jì)，Kalman濾波，擴(kuò)展Kalman濾波和Markov推理等。

射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)是近年來興起的一門自動(dòng)識(shí)別技術(shù)。與傳統(tǒng)的條形碼系統(tǒng)、接觸式卡等不同，射頻識(shí)別系統(tǒng)是利用無線射頻方式非接觸供電，并進(jìn)行非接觸雙向數(shù)據(jù)通信，以達(dá)到識(shí)別并交換數(shù)據(jù)的目的。識(shí)別工作無須人工干預(yù)，可工作于各種惡劣環(huán)境。將RFID技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人中，可以更好地發(fā)揮其技術(shù)特點(diǎn)，使機(jī)器人更多地獲取外在信息。

不少學(xué)者正在研究將RFID用于機(jī)器人定位系統(tǒng)中，把RFID作為機(jī)器人的一種傳感器來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理。標(biāo)簽為機(jī)器人的外部信息量，機(jī)器人通過閱讀器來采集各個(gè)標(biāo)簽中的位置信息，通過獲取的信息利用同步定位與地圖創(chuàng)建算法來對(duì)機(jī)器人進(jìn)行有效的定位，從而得到更準(zhǔn)確地控制。本文的研究工作中提出了一種基于RFID 系統(tǒng)的有效SLAM 算法。該算法可以解決2維環(huán)境下的機(jī)器人定位問題。實(shí)驗(yàn)證明，通過已知的RFID數(shù)據(jù)，該算法能成功地在2維環(huán)境中實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的跟蹤定位。

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