基于ROS的家庭服务机器人SLAM的设计与实现

发布时间：2017-11-13 12:29

  本文关键词：基于ROS的家庭服务机器人SLAM的设计与实现

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【摘要】：近些年,伴随着移动机器人硬件市场的发展与成熟,使得移动机器人的大规模应用变成可能,特别是近几年机器人在各个行业领域的普及,移动机器人工作的环境也变得越来越复杂,这就对移动机器人能自主完成各种任务的能力提出了更高的要求。所以,自主导航技术作为移动机器人能够自主行走技术的关键,已经成为了移动机器人研究领域的研究热点。对于移动机器人导航技术,在静态环境下,在众多专家学者的共同努力下也日渐成熟并取得了诸多成果,但是在更接近真实环境的非结构化的动态环境下,移动机器人导航技术还没有一个成熟的理论体系,以及应对各类问题时可靠的解决方法。国内各大科研单位对于移动机器人自主导航的研究,大多还是处在彼此独立的状态,这种状况使得在移动机器人的软件或者硬件系统发生变化的情况下,移动机器人自主导航系统面临着二次开发。为了提高机器人研发领域代码的复用率,本文以开源机器人操作系统ROS(Robot Operating System)作为软件平台、以西北师范大学侏罗纪工作室自行设计搭建的简易ROS机器人作为硬件平台,对移动机器人在动态未知环境下导航技术中最为关键的问题——同步定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Localization And Mapping Building)进行研究。首先,本文研究了与SLAM问题相关的几类系统模型,其中包括:坐标系统模型、机器人位姿模型、里程计模型、传感器观测模型和环境特征模型。为SLAM算法的实现奠定了必要的基础。其次,本文对SLAM算法的数学模型进行了推导。并以此为基础,分别对基于扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器的SLAM算法进行了深入研究。然后,对上述的两种SLAM算法在实际应用中的性能进行分析。由于扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器各自存在的局限性,本文应用了一种融合扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的Fast SLAM,并通过仿真验证。还将Fast SLAM获得的环境地图,在侏罗纪实验室搭建的简易导航系统中进行验证。本文采用基于粒子滤波Fast SLAM算法建立实验室环境真实场景地图,完成了机器人的同步定位与地图构建任务,在自主导航中得到应用验证。通过实验验证了所提出的SLAM方法的可行性和有效性。
【学位授予单位】：西北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242

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本文编号：1180715