面向AGV的定位与自主导航系统研究

发布时间：2020-04-11 03:17

【摘要】：随着生产制造以及仓储物流行业的自动化、信息化、智能化发展需求,自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的作用越来越重要,被广泛的应用于各种工作场合,而自主导航技术是AGV智能化的重要体现。传感器是机器人感知世界的“眼睛”,它在机器人控制中具有非常重要的作用,使得机器人具有类似人类的反应能力,而研究如何高效利用多传感器数据的传感器信息融合技术也扮演着愈来愈重要的角色。因此,研究基于信息融合的AGV定位与自主导航系统具有重要的理论意义和应用价值。本文主要工作如下:首先,对信息融合技术、AGV及导航技术展开研究,选择机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)作为系统软件平台,采用光电编码器、角度传感器、激光测距仪、Kinect传感器等作为环境信息获取设备,完成了基于信息融合的AGV定位与导航系统方案设计。其次,在AGV的粒子滤波同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)研究中,首先对传统粒子滤波进行了基础研究,对于传统粒子滤波SLAM采用单一传感器,常常存在抗干扰性差、可靠性低、误差大等问题,本文面向AGV设计一种基于贝叶斯方法融合Kinect传感器和激光传感器的基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的SLAM方法,在SLAM的决策层进行信息融合,以提高AGV的定位精度和栅格地图构建的准确性。再次,针对基于Cubature粒子滤波的蒙特卡罗定位算法(Monte Carlo Localization,MCL)计算量大、运算速度慢等不足,提出了一种基于自适应迭代Cubature粒子滤波的MCL(Adaptive Iterated Cubature MCL,AICMCL)算法,采用Gauss-Newton迭代更新用于降低Cubature粒子滤波器中的高阶截断误差,提高其准确性。此外,选择Kullback-Leibler距离(Kullback-Leibler Distance,KLD)方法用于AICMCL算法,根据预测粒子在自由空间中的分布情况,调整在线粒子的数量,以减少计算成本,提高概率密度函数的质量,并通过仿真和实验验证了改进算法的高效性和准确性。最后,完成了ROS平台下基于信息融合的AGV定位与导航系统的设计与搭建,包括硬件平台和以嵌入式实时操作系统为主的软件平台。在多个环境中对本文设计的定位与自主导航系统进行验证,通过实验证明了本文设计的基于信息融合的AGV定位与自主导航系统整体方案具有可行性和可靠性。
【图文】：

(e) 自动进出电梯 AGV (f) 海康威视智能分拣 AGV图 1.1 国内外 AGV 的典型产品1.2.3 AGV 导航技术的研究现状导航技术是 AGV 的关键技术之一，采用何种导航方式是 AGV 系统中首先要解决的问题，也是 AGV 实现智能化的关键的一环。根据所用传感器类型的不同，目前国内外主要导航方式分为以下几类。惯性导航[22]是一种自包含的导航技术，它不需要任何外部信息作参考。在已知起始点、方向和速度的前提下，通过加速度计和陀螺仪提供的测量结果来追踪物体当前的位置和方向。但这种导航方式会不可避免的出现累积误差，长时间运行会导致 AGV 偏离原有定位，从而影响导航精度。通常可用扩展卡尔曼滤波修正误差，达到降噪效果。

用正确的消息类型通过“公交”来发送或接收消息，主题的。消息发布者1Talker 1主题Topic消息发布者PTalker P消息订阅者1Listener 1消息订阅者SListener S发布Publish订阅Subscribe图 2.1 主题的工作原理Services)是对主题发布/订阅模式的一个补充，服务主要是数据互。在 ROS 中，，通过一个控制器来管理服务，其中的请求/回远程程序调用。ROS 中服务的工作模式如图 2.2 所示。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN96;TN713

【参考文献】

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本文编号：2623077