中文摘要：

本项目以网络化助老助残服务型移动机器人智能系统为应用背景，研究机器人如何利用分布的环境摄像头感知信息，辅助机器人完成仅靠自身智能难以完成的定位导航任务。针对大规模且具有闭合回路的环境，解决机器人如何利用摄像头网络的感知信息构建准确且全局一致的环境栅格地图；利用创建的环境地图及摄像头感知网络，实现机器人的准确定位；针对服务机器人在人机共处环境中的导航问题，解决如何采用分布式摄像头网络对环境中的人进行准确的检测和鲁棒的跟踪以获取学习所需要的路径样本，探索如何学习人典型运动模式以及利用该方法预测摄像头网络中人的行为，并将该预测融入到机器人的路径规划中，协调机器人以实现对人的和谐导航。该项目的研究对于利用分布感知网络提高机器人服务与导航的智能化和人性化水平具有非常重要的现实意义。

结论摘要：

项目组成员经过三年的研究工作，构建了环境摄像头与机器人（携带的激光传感器和单目摄像头）的分布式感知网络，并利用该网络实现移动机器人高性能的定位、对人安全友好的导航控制以及构件化导航系统。（1）在项目组提出的两层同时定位与地图创建（SLAM）算法研究基础上，对环境地图创建关键问题闭环检测问题进行了重点研究，实现了一种基于视觉词典鲁棒性强的闭环检测算法，为实现全局一致地图奠定了基础。（2）针对分布式感知的特点，实现了分布式感知协作的扩展Monte Carlo定位方法，从而能有效减少机器人位姿的不确定性。（3）导航中首先要考虑人身体方面的安全，实现了一种两层插值的路径规划算法—T*算法，引入了改进的虚拟车辆跟踪方法跟踪生成的路径。考虑人的舒适度等感情方面的因素，通过环境摄像头网络采集人在不同地点间的运动轨迹，实现了一种学习人典型运动模式的方法，调整机器人的导航策略以达到与人和谐共处。（4）在整体系统软件设计方面，引入基于构件的开发方法，设计实现了一种支持和增强移动机器人功能的智能感知环境服务构件系统，制定了服务构件的基本组成结构与交互模式，实现了机器人的跨平台服务调用，有效解决了资源多样异构性带来的问题。在完成本项目内容的基础上，课题组继续对服务机器人的应用领域进行了扩展研究，具体的内容包括多智能体协作（机器人足球和机器人救援）、机械手臂的控制等，并取得了较好的进展。依据本项目支持，共发表论文44篇，SCI检索10篇，EI检索38篇，申请专利6项。