基于激光SLAM的移动机器人动态路径规划研究
发布时间：2021-07-21 02:15
机器人自主导航包括同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）和自主路径规划,是智能移动机器人研究的重要内容。为了提升机器人在动态环境中路径规划的能力,本文对动态环境下基于激光SLAM的移动机器人动态路径规划进行研究,具有理论意义和实用价值。本文首先分析移动机器人自主导航领域的国内外研究现状。设计激光SLAM移动机器人导航系统,以激光雷达和里程计采集信息,以Fast SLAM算法为基础实现SLAM功能,以机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）为软件平台。为了实现动态路径规划功能,对当前主要路径规划方法进行比较,选定D*lite算法作为路径规划的基本算法,针对D*lite算法中存在降低搜索效率的问题,将研究重点聚焦在D*lite算法的改进。在D*lite算法进行初次路径规划时,如果搜索空间被障碍物分隔成多个较小的自由区域,会隐藏正确的搜索方向,增加了计算次数,降低了搜索效率,针对这一问题提出一种基于单元分解的改进D*lite初次路径规划算法。在原有Boustrophedon单元分解法的基础上加入...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SLAM数学模型
重庆邮电大学硕士学位论文第2章导航系统方案设计及路径规划算法分析与选定13()()()1iikkNikiwww(2.4)步骤4：重采样。根据式(2.5)计算有效样本。()211()effNikiNw(2.5)若2effNN，可视为出现了粒子退化现象，需要对粒子进行重采样，若不存在粒子退化现象则进行步骤5。步骤5：更新地图。根据后验概率()()1:1:(,)iikkpmxz更新地图信息。步骤6：若地图还未构建完成，则返回步骤2。如图2.2所示是基于FastSLAM的激光SLAM系统构建的环境地图。在机器人移动时系统能够实时监控环境，若发现新出现的障碍物能够在地图中标记，如图2.3所示，该系统能够帮助完成普通场景下的动态路径规划。图2.2激光SLAM构建环境地图图2.3激光SLAM观测环境变化2.2路径规划算法分析与选定路径规划技术是指移动机器人系统根据所得的地图模型，按照既定路径规划算法，在起始点和目标点之间规划出一条移动路径。当系统采用不同的路径规划算法时，系统的适用环境、规划的耗时、路径的长度和安全性也会出现区别。适用于动态环境下的路径规划要求算法既能成功且高效地完成初始环境中的全局路径规划，也能在出现阻挡前进路径的障碍物时快速地完成路径重规划，使移动机器人能够高效且安全地完成自主导航。各类路径规划算法的优缺点如下：
重庆邮电大学硕士学位论文第2章导航系统方案设计及路径规划算法分析与选定13()()()1iikkNikiwww(2.4)步骤4：重采样。根据式(2.5)计算有效样本。()211()effNikiNw(2.5)若2effNN，可视为出现了粒子退化现象，需要对粒子进行重采样，若不存在粒子退化现象则进行步骤5。步骤5：更新地图。根据后验概率()()1:1:(,)iikkpmxz更新地图信息。步骤6：若地图还未构建完成，则返回步骤2。如图2.2所示是基于FastSLAM的激光SLAM系统构建的环境地图。在机器人移动时系统能够实时监控环境，若发现新出现的障碍物能够在地图中标记，如图2.3所示，该系统能够帮助完成普通场景下的动态路径规划。图2.2激光SLAM构建环境地图图2.3激光SLAM观测环境变化2.2路径规划算法分析与选定路径规划技术是指移动机器人系统根据所得的地图模型，按照既定路径规划算法，在起始点和目标点之间规划出一条移动路径。当系统采用不同的路径规划算法时，系统的适用环境、规划的耗时、路径的长度和安全性也会出现区别。适用于动态环境下的路径规划要求算法既能成功且高效地完成初始环境中的全局路径规划，也能在出现阻挡前进路径的障碍物时快速地完成路径重规划，使移动机器人能够高效且安全地完成自主导航。各类路径规划算法的优缺点如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]激光SLAM导航移动机器人定位算法研究综述[J]. 易柯敏,沈艳霞. 机器人技术与应用. 2019(05)
[2]重载AGV的应用现状及发展趋势[J]. 王浩吉,杨永帅,赵彦微. 机器人技术与应用. 2019(05)
[3]机器人的发展:中国与国际的比较[J]. 罗连发,储梦洁,刘俊俊. 宏观质量研究. 2019(03)
[4]机器人路径规划的快速扩展随机树算法综述[J]. 陈秋莲,蒋环宇,郑以君. 计算机工程与应用. 2019(16)
[5]基于PRM改进的路径规划算法[J]. 邹善席,王品,韩旭. 组合机床与自动化加工技术. 2019(01)
[6]基于改进多步长蚁群算法的机器人路径规划[J]. 张原艺,章政,王泉. 计算机工程与设计. 2018(12)
[7]改进D*算法的移动机器人路径规划[J]. 张希闻,肖本贤. 传感器与微系统. 2018(12)
[8]基于路径优化D*Lite算法的移动机器人路径规划[J]. 黄鲁,周非同. 控制与决策. 2020(04)
[9]基于激光雷达的机器人改进人工势场路径规划研究[J]. 薛锋,金世俊. 测控技术. 2018(09)
[10]移动机器人的智能路径规划算法综述[J]. 王春颖,刘平,秦洪政. 传感器与微系统. 2018(08)
硕士论文
[1]融合动态窗口法与A*算法的港口AGV路径规划方法研究[D]. 张晓熠.北京交通大学 2019
[2]基于CUDA的单目LSD-SLAM算法并行化研究[D]. 王海.西北农林科技大学 2018
[3]机器人室内定位应用技术研究[D]. 詹文强.武汉工程大学 2016
本文编号：3294095
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SLAM数学模型
重庆邮电大学硕士学位论文第2章导航系统方案设计及路径规划算法分析与选定13()()()1iikkNikiwww(2.4)步骤4：重采样。根据式(2.5)计算有效样本。()211()effNikiNw(2.5)若2effNN，可视为出现了粒子退化现象，需要对粒子进行重采样，若不存在粒子退化现象则进行步骤5。步骤5：更新地图。根据后验概率()()1:1:(,)iikkpmxz更新地图信息。步骤6：若地图还未构建完成，则返回步骤2。如图2.2所示是基于FastSLAM的激光SLAM系统构建的环境地图。在机器人移动时系统能够实时监控环境，若发现新出现的障碍物能够在地图中标记，如图2.3所示，该系统能够帮助完成普通场景下的动态路径规划。图2.2激光SLAM构建环境地图图2.3激光SLAM观测环境变化2.2路径规划算法分析与选定路径规划技术是指移动机器人系统根据所得的地图模型，按照既定路径规划算法，在起始点和目标点之间规划出一条移动路径。当系统采用不同的路径规划算法时，系统的适用环境、规划的耗时、路径的长度和安全性也会出现区别。适用于动态环境下的路径规划要求算法既能成功且高效地完成初始环境中的全局路径规划，也能在出现阻挡前进路径的障碍物时快速地完成路径重规划，使移动机器人能够高效且安全地完成自主导航。各类路径规划算法的优缺点如下：
重庆邮电大学硕士学位论文第2章导航系统方案设计及路径规划算法分析与选定13()()()1iikkNikiwww(2.4)步骤4：重采样。根据式(2.5)计算有效样本。()211()effNikiNw(2.5)若2effNN，可视为出现了粒子退化现象，需要对粒子进行重采样，若不存在粒子退化现象则进行步骤5。步骤5：更新地图。根据后验概率()()1:1:(,)iikkpmxz更新地图信息。步骤6：若地图还未构建完成，则返回步骤2。如图2.2所示是基于FastSLAM的激光SLAM系统构建的环境地图。在机器人移动时系统能够实时监控环境，若发现新出现的障碍物能够在地图中标记，如图2.3所示，该系统能够帮助完成普通场景下的动态路径规划。图2.2激光SLAM构建环境地图图2.3激光SLAM观测环境变化2.2路径规划算法分析与选定路径规划技术是指移动机器人系统根据所得的地图模型，按照既定路径规划算法，在起始点和目标点之间规划出一条移动路径。当系统采用不同的路径规划算法时，系统的适用环境、规划的耗时、路径的长度和安全性也会出现区别。适用于动态环境下的路径规划要求算法既能成功且高效地完成初始环境中的全局路径规划，也能在出现阻挡前进路径的障碍物时快速地完成路径重规划，使移动机器人能够高效且安全地完成自主导航。各类路径规划算法的优缺点如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]激光SLAM导航移动机器人定位算法研究综述[J]. 易柯敏,沈艳霞. 机器人技术与应用. 2019(05)
[2]重载AGV的应用现状及发展趋势[J]. 王浩吉,杨永帅,赵彦微. 机器人技术与应用. 2019(05)
[3]机器人的发展:中国与国际的比较[J]. 罗连发,储梦洁,刘俊俊. 宏观质量研究. 2019(03)
[4]机器人路径规划的快速扩展随机树算法综述[J]. 陈秋莲,蒋环宇,郑以君. 计算机工程与应用. 2019(16)
[5]基于PRM改进的路径规划算法[J]. 邹善席,王品,韩旭. 组合机床与自动化加工技术. 2019(01)
[6]基于改进多步长蚁群算法的机器人路径规划[J]. 张原艺,章政,王泉. 计算机工程与设计. 2018(12)
[7]改进D*算法的移动机器人路径规划[J]. 张希闻,肖本贤. 传感器与微系统. 2018(12)
[8]基于路径优化D*Lite算法的移动机器人路径规划[J]. 黄鲁,周非同. 控制与决策. 2020(04)
[9]基于激光雷达的机器人改进人工势场路径规划研究[J]. 薛锋,金世俊. 测控技术. 2018(09)
[10]移动机器人的智能路径规划算法综述[J]. 王春颖,刘平,秦洪政. 传感器与微系统. 2018(08)
硕士论文
[1]融合动态窗口法与A*算法的港口AGV路径规划方法研究[D]. 张晓熠.北京交通大学 2019
[2]基于CUDA的单目LSD-SLAM算法并行化研究[D]. 王海.西北农林科技大学 2018
[3]机器人室内定位应用技术研究[D]. 詹文强.武汉工程大学 2016
本文编号：3294095
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