文 献 综 述
1 课题研究背景及意义
随着科技的进步,人们越来越希望日益智能化的移动服务机器人能代替人工完成一些枯燥乏味的工作,降低体力劳动强度，便利生活。而移动服务机器人的定位导航很重要,可靠、高精度的定位技术是移动服务机器人的关键技术之一。双轮差动小车是移动服务机器人的重要分支，它能够在自动循迹仓储物流、执勤巡逻、基地训练等方面作为短距离代步工具，而且可以在医疗紧急救援、穿越狭窄道路抢险以及军事侦察与运输供给等方面进行应用，减小双轮差动机器人的累积误差可以使得双轮差动机器人更快更普及的应用于军事、民用、医疗等各个领域，更好的为人类服务。
双轮差动移动机器人是一种高度不稳定的两轮机器人，是一个具有多变量、非线性、强耦合[1]的系统。因它具有适应地形变化的能力，运动灵活、行驶速度、倾斜角度可以调节、通过两轮的差动输入可以实现零回转半径和U型回转等优点被集中地运用在计算机技术、人工智能与自动控制技术、现代传感技术、信息与通信技术等时下热门的高新技术领域，是典型的高新技术的综合体，同时也是目前各国研究的热点。国内外学者们在非完整系统的跟踪控制和稳定研究方面投入了充足的热情。
ROS (robot operating system) 是一个开源的机器人操作系统[2]。最初是作为辅助工具是由斯坦福大学开发的，在各种各样的操作系统中，ROS的开源性和兼容性特点极为突出，它可以兼容其他机器人的开发工具、仿真工具和操作系统，这也是ROS强大生命力的源泉。它提供了很多关于机器人的硬件抽象、以及常用功能的实现，使得机器人的开发更加便捷迅速，很快在机器人研究领域成为研究热潮。ROS中有很多封装好的开源算法库，用于实现一些常用功能。在开发实际的机器人应用中，可以将研究重点放在核心算法的开发和改进上，极大地提高机器人开发效率。如今，ROS能够兼容除Linux之外的更多操作系统，如Windows、Android；能够支持从工业计算机到树莓派开发板等各类型硬件；能够采集RGD-D摄像头、普通摄像头和各种类型的传感器数据；能够驱动类人形机器人、四轴飞行器等各类型机器人，非常有益于机器人人机交互的开发和机器人控制。在本课题研究计划中，利用ROS系统作为软件平台。通过多传感器信息融合算法对传统的航迹推演算法进行改进，解决双轮差动小车轨迹跟踪过程中的累积误差问题[3]。
2 轮式移动机器人国内外研究现状
在解决双轮差动小车累积误差问题[3]，很多国家都取得了快速发展，例如美国、日本、瑞士等国家走在该项技术的前列。以下分别介绍国内外一些主要的研究现状和成果。
2.1 国外研究现状
2004年，Homebrew俱乐部成员制作出了两轮机器人Bender，并为其加装了视觉装置使其能够自主移动。
2011年，美国系统和机器人研究所提出了一种基于非线性系统线性化的可观测性分析方法，给出了局部观测结果，并用扩展卡尔曼滤波器（EKF）实现了非线性系统的可观测性分析[4]。
