温室内通用移动作业平台的研究
发布时间：2023-01-25 15:45
如何实现作业平台的自主行走是温室内通用移动平台设计中的关键技术问题,论文以实现温室环境中作业平台的自主移动为研究目标,主要开展移动作业测试平台搭建、作业环境地图构建,机器人定位以及作业路径规划的理论研究、仿真分析与实验室测试工作。对移动平台的工作环境——温室大棚的实际情况进行深入分析,搭建温室内通用移动作业测试平台。考虑到转弯角度的准确性以及承重能力,移动平台采用三轮结构,前面两个主动轮差速控制转弯,后面的万向轮作为从动轮;采用激光雷达、超声波传感器等实现环境信息获取。考虑到系统扩展,移动平台的软件开发环境选择ROS操作系统作为上位机软件平台,实现地图创建、路径规划等,下位机采用32位STM芯片处理器实现平台的运动控制。在移动平台地图构建方面,采用激光雷达传感器获取环境信息,提出了基于Rao-Blackwallised粒子滤波器建立栅格环境地图的方法,在实际环境中运用该算法建立了环境地图,验证了该算法的有效性。实验表明:基于Rao-Blackwellized粒子滤波的地图创建算法可得到精确度和一致性较高的地图。在移动平台导航定位方面,分析研究全局路径规划A*算法和局部路径规划DWA算法...
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 农业机器人移动平台国内外研究现状
1.2.2 导航技术国内外研究现状
1.2.3 农业机器人移动平台的发展趋势
1.3 论文研究内容
第二章 实验平台系统设计
2.1 自主移动平台
2.2 平台硬件系统
2.2.1 平台机械结构设计
2.2.2 激光雷达的选型
2.2.3 运动控制板的选型
2.2.4 伺服系统
2.3 平台软件系统
2.3.1 软件框架
2.3.2 上位机软件介绍(ROS)
第三章 基于Rao-Blackwellized粒子滤波创建地图
3.1 引言
3.2 地图描述方法
3.3 基于栅格法的地图构建
3.3.1 栅格法的基本设定
3.3.2 基于激光数据建立栅格地图
3.3.3 Rao-Blackwallised粒子滤波算法
3.4 建图实验
第四章 基于环境地图的导航与定位
4.1 路径规划
4.1.1 全局路径规划
4.1.2 局部路径规划
4.2 路径规划仿真
4.2.1 单目标点规划仿真
4.2.2 沿正方形轨迹移动仿真
4.2.3 自主避障仿真
4.3 AMCL定位系统
4.3.1 AMCL算法
4.3.2 定位仿真
第五章 试验与结果分析
5.1 直道导航实验
5.2 弯道导航实验
5.3 避障导航实验
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的论文和著作
【参考文献】：
期刊论文
[1]温室自主沿边导航的移动平台设计与试验[J]. 居锦,李萍萍,刘继展,李男,彭海军. 农机化研究. 2018(09)
[2]磁导式温室协同作业移动平台控制系统设计与实现[J]. 管泽峰,王新忠. 农机化研究. 2018(09)
[3]基于ARM-STM32F030x4的变电站日常巡视机器人研究[J]. 吕剑,罗天宇,叶宣廷. 中国高新技术企业. 2016(29)
[4]基于激光测距仪的温室机器人道路边缘检测与路径导航[J]. 贾士伟,李军民,邱权,唐慧娟. 农业工程学报. 2015(13)
[5]基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别[J]. 高国琴,李明. 农业工程学报. 2014(07)
[6]农业机器人的发展现状及趋势[J]. 姬江涛,郑治华,杜蒙蒙,贺智涛,杜新武,崔丽慧,刘庆,何亚凯. 农机化研究. 2014(02)
[7]基于改进A*算法的室内移动机器人路径规划[J]. 王殿君. 清华大学学报(自然科学版). 2012(08)
[8]温室农用机器人的路径检测[J]. 李娟娟,邱白晶,王天波. 农机化研究. 2011(03)
[9]基于粒子聚合重采样的移动机器人蒙特卡洛定位[J]. 李天成,孙树栋,司书宾,王军强. 机器人. 2010(05)
[10]温室环境视觉导航路径的识别[J]. 王福娟. 农机化研究. 2010(06)
博士论文
[1]设施农业生产系统的研究[D]. 温祥珍.山西农业大学 2002
硕士论文
[1]基于光电开关圆弧阵列的温室自主沿边移动平台研发[D]. 居锦.江苏大学 2017
[2]未知环境中轮式移动机器人SLAM技术研究[D]. 郎擎阳.石家庄铁道大学 2017
[3]基于A*算法的移动机器人路径规划[D]. 王淼弛.沈阳工业大学 2017
[4]基于粒子滤波的智能移动机器人定位研究[D]. 王瑞.西南科技大学 2016
[5]小型农业机器人试验平台设计与试验[D]. 张一星.西北农林科技大学 2014
[6]基于传感器融合的移动机器人定位及地图构建技术的研究[D]. 廖方波.北京交通大学 2014
[7]基于改进粒子滤波的SLAM算法研究[D]. 周旭.南京理工大学 2014
[8]基于Kinect与单目视觉SLAM的实时三维重建算法的实现[D]. 夏文玲.湖南大学 2013
[9]基于激光测距仪的室内机器人SLAM研究[D]. 彭晟远.武汉科技大学 2012
[10]基于超声波定位的机器人路径规划[D]. 孙莹莹.中国海洋大学 2011
本文编号：3731539
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 农业机器人移动平台国内外研究现状
1.2.2 导航技术国内外研究现状
1.2.3 农业机器人移动平台的发展趋势
1.3 论文研究内容
第二章 实验平台系统设计
2.1 自主移动平台
2.2 平台硬件系统
2.2.1 平台机械结构设计
2.2.2 激光雷达的选型
2.2.3 运动控制板的选型
2.2.4 伺服系统
2.3 平台软件系统
2.3.1 软件框架
2.3.2 上位机软件介绍(ROS)
第三章 基于Rao-Blackwellized粒子滤波创建地图
3.1 引言
3.2 地图描述方法
3.3 基于栅格法的地图构建
3.3.1 栅格法的基本设定
3.3.2 基于激光数据建立栅格地图
3.3.3 Rao-Blackwallised粒子滤波算法
3.4 建图实验
第四章 基于环境地图的导航与定位
4.1 路径规划
4.1.1 全局路径规划
4.1.2 局部路径规划
4.2 路径规划仿真
4.2.1 单目标点规划仿真
4.2.2 沿正方形轨迹移动仿真
4.2.3 自主避障仿真
4.3 AMCL定位系统
4.3.1 AMCL算法
4.3.2 定位仿真
第五章 试验与结果分析
5.1 直道导航实验
5.2 弯道导航实验
5.3 避障导航实验
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的论文和著作
【参考文献】：
期刊论文
[1]温室自主沿边导航的移动平台设计与试验[J]. 居锦,李萍萍,刘继展,李男,彭海军. 农机化研究. 2018(09)
[2]磁导式温室协同作业移动平台控制系统设计与实现[J]. 管泽峰,王新忠. 农机化研究. 2018(09)
[3]基于ARM-STM32F030x4的变电站日常巡视机器人研究[J]. 吕剑,罗天宇,叶宣廷. 中国高新技术企业. 2016(29)
[4]基于激光测距仪的温室机器人道路边缘检测与路径导航[J]. 贾士伟,李军民,邱权,唐慧娟. 农业工程学报. 2015(13)
[5]基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别[J]. 高国琴,李明. 农业工程学报. 2014(07)
[6]农业机器人的发展现状及趋势[J]. 姬江涛,郑治华,杜蒙蒙,贺智涛,杜新武,崔丽慧,刘庆,何亚凯. 农机化研究. 2014(02)
[7]基于改进A*算法的室内移动机器人路径规划[J]. 王殿君. 清华大学学报(自然科学版). 2012(08)
[8]温室农用机器人的路径检测[J]. 李娟娟,邱白晶,王天波. 农机化研究. 2011(03)
[9]基于粒子聚合重采样的移动机器人蒙特卡洛定位[J]. 李天成,孙树栋,司书宾,王军强. 机器人. 2010(05)
[10]温室环境视觉导航路径的识别[J]. 王福娟. 农机化研究. 2010(06)
博士论文
[1]设施农业生产系统的研究[D]. 温祥珍.山西农业大学 2002
硕士论文
[1]基于光电开关圆弧阵列的温室自主沿边移动平台研发[D]. 居锦.江苏大学 2017
[2]未知环境中轮式移动机器人SLAM技术研究[D]. 郎擎阳.石家庄铁道大学 2017
[3]基于A*算法的移动机器人路径规划[D]. 王淼弛.沈阳工业大学 2017
[4]基于粒子滤波的智能移动机器人定位研究[D]. 王瑞.西南科技大学 2016
[5]小型农业机器人试验平台设计与试验[D]. 张一星.西北农林科技大学 2014
[6]基于传感器融合的移动机器人定位及地图构建技术的研究[D]. 廖方波.北京交通大学 2014
[7]基于改进粒子滤波的SLAM算法研究[D]. 周旭.南京理工大学 2014
[8]基于Kinect与单目视觉SLAM的实时三维重建算法的实现[D]. 夏文玲.湖南大学 2013
[9]基于激光测距仪的室内机器人SLAM研究[D]. 彭晟远.武汉科技大学 2012
[10]基于超声波定位的机器人路径规划[D]. 孙莹莹.中国海洋大学 2011
本文编号：3731539
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3731539.html
