基于ROS的机器人路径导航系统的设计与实现

发布时间：2020-07-16 16:33

【摘要】：随着科学技术的发展机器人在现实生活中得到了广泛应用,尤其近些年来对智能机器人的研究越来越火热,智能机器人的一个明显特征就是可以自主移动。本文主要研究室内机器人的路径导航系统,基于开源机器人操作系统ROS对室内机器人的自主导航系统的关键技术进行研究。ROS是目前应用比较广泛的机器人软件平台,其特点是通用性高,可扩展性强,极大提高代码的复用率。在此平台的基础上结合即时定位与地图生成技术,路径规划技术以及激光雷达传感器测量技术研究设计了室内机器人路径导航系统。同时定位与地图生成是机器人领域的难点问题,目前广泛采用RBPF-SLAM算法解决该问题。在传统的RBPF-SLAM算法实现中构建的高误差建议分布会采样计算大量粒子来拟合目标分布,频繁的重采样步骤导致粒子逐渐耗散,浪费大量计算资源。在本文中通过把运动模型信息与观测信息相结合优化建议分布,减少采样粒子数量,引入自适应重采样方法减少重采样步骤。在算法的实现时使用树形数据结构存储环境地图,实验结果表明,该改进算法可以显著计算效率,减小存储消耗,构建地图更为精确。路径规划是机器人路径导航系统的核心所在,主要包括全局路径规划和局部路径规划。通过对全局路径规划算法A*和局部路径规划算法DWA的研究。采用蒙特卡洛定位跟踪机器人的位姿,并通过实验验证此方法在未知环境下的机器人导航的效果,最终验证它的可行性。最后基于ROS搭建系统实验平台,设计了基于室内环境的2D激光雷达的SLAM实验、路径规划实验、自主导航探索实验和闭环检测实验,根据实验结果验证了该系统设计理念的可行性。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242;TN96
【图文】：

机器人

ROS（Robot Operating System）是一款开源软件平台，主要远行在 linux 系统之上。ROS 是从斯坦福大学人工智能实验室的 Switchyard 项目衍生而来，从2008 年以后该项目主要由 Willow Garage 进行研发和维护。它可以提供一些标准的服务，例如数据包管理以及进程间消息通信等。ROS 是基于一种图状架构，不同的节点的进程发布，接收和聚合各种信息，目前 ROS 主要支持 Ubuntu。ROS主要分为两层，底层是机器人操作系统层，上层是实现各种功能的开源软件包。ROS 的主要的目标是在机器人项目的研发过程中提高代码复用率，ROS 把那些经过时间检验选取出来的成熟工具集成到 ROS 系统中，它不用重复去制造轮子，把现有的成熟的轮子拿给我们去用，从而极大缩短了机器人项目的开发流程，统一软件标准，提高代码移植性。ROS 的一个最大优点就是开源，可以免费试用，而且可以使用多种语言在 ROS 进行软件开发，可以让使用不同编程语言的程序员共同开发完善 ROS。经过近 12 年的发展，ROS 已经成为最通用的机器人开发平台。常见机器人如送餐机器人、搬运机器人、扫地机等，见图 1.1。

组成图,导航系统,组成图

基于 ROS 的机器人路径导航系统的设计与实现定位与地图生成，该问题最早由研究机器人领域：把机器人放在一个未知的环境中，一开始机器环境地图，然后在运动中使用携带的传感器不间身的位置，再根据自身位置构建环境地图（雷碧自身位置以及生成周围环境地图。SLAM 具有十技术是实现机器人自主运动的核心难点之一，S.2 所示。

激光传感器

算法的性能不断提高。使用激光传感器 SLAM 一般使用的是 2D 或 3D 激光传感器，如图1.3 所示。在室内等简单环境下的运行的机器人，主要使用 2D 激光传感器，而在更为复杂的环境下，一般使用 3D 激光传感器。

【参考文献】