基于ROS的全向移动机器人系统设计与研究

发布时间：2020-10-26 08:02

　　 随着计算机技术和智能化技术的快速发展,移动机器人被应用到了多种领域,用于帮助人类完成各类工作,而能够实现对外部环境的动态感知与实时定位,并以此进行导航,是机器人自主移动的关键,具有重要的研究意义。本文以四Mecanum轮全向移动机器人为研究对象,分析并设计了基于ROS的激光雷达定位导航系统。首先,在ROS开发平台下,根据层次化、模块化的思想建立了基于混合硬件架构的全向移动机器人定位导航系统的总体设计框架,进而建立了本系统涉及到的全部数学模型。其次,分别研究了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法用于解决移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)问题的基本原理,并在MATLAB中进行了仿真分析;结果表明,基于UKF的SLAM算法位姿误差估计相对更小,增加路标数或降低机器人的移动速度均可以提高定位精度。通过引入粒子滤波器,重点研究了基于粒子滤波的Fast-SLAM算法,并在MATLAB建立的虚拟环境下进行了仿真实验;结果表明,Fast-SLAM算法对所研究机器人的位姿估计误差最小,可用作是解决本文所研究机器人SLAM问题的最终方法。然后,设计了本文所研究机器人的硬件系统和软件系统;主要介绍了硬件模块的参数性能及工作原理,并设计了模块间的通信方式;针对Mecanum轮容易打滑造成里程计累计误差大的问题,利用EKF算法将IMU信息与里程计信息融和来估计机器人位姿;设计编写了激光雷达、电机等模块的驱动控制程序,并进行了测试实验;分析了A*全局路径规划算法和DWA局部路径规划算法的基本步骤,并在ROS环境下进行了物理仿真,验证了所设计算法的有效性。最后,完成了全向移动机器人平台的系统搭建和程序调试,测试了其全向移动功能、长廊及室内环境下的定位与地图构建能力、室内环境中的全局导航功能、局部避障功能。一方面测试了全向移动机器人的定位导航能力,另一方面验证了本文所采用的定位导航算法、多传感器融合算法的可行性。图[97]表[8]参[79]
【学位单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP242
【部分图文】：

图 1 Shakey 机器人Fig.1 Shakey robot算机技术得到快速发展，同时微相关研究者开始逐步将多传感器技年代，世界上涌现出众多的机器研究重点，该时期的浪潮同时使得的学科也变得更加广泛，就在198概率 SLAM 问题[6]第一次被提出进一步研究[7-9]。LAM技术获得了更大的发展，目SLAM）和基于深度视觉的 SLAM备是当前较为主流的深度视觉摄

图中上方两个设备是当前较为主流的深度视觉摄像头，下方两个设备则都是常用的激光雷达。图 2 深度摄像头与激光雷达Fig.2 Depth camera and laser radar2007 年机器人技术公司 Willow Garage 的个人机器人项目（Personal RobotsProgram）和斯坦福大学人工智能实验室的项目之间的合作促使了 ROS（RobotOperating System）系统的诞生[10]。如图 3 所示，这是世界上第一个基于 ROS 机器

统的智能服务机器人 PR2，同时随着 ROS 的发展，PR2 机器人也变化。2010年 ROS的 1.0 版本正式发行，近几年 ROS发展出了多种不方还设计出了几种基于 ROS的机器人移动平台，开源并面向市场，图 4 所示的 Turtlebot 机器人，它是目前最为人知晓的 ROS机器人开被国内外各大研究机构和高校所使用。在 2017年 12月，ROS的 2.0 entApalone）得以推出，该版本广泛使用 C++ 11，而不是之前版本的on 版本也要求至少是 3.5 及以后的版本，总体架构也做了很大的改变研究者[11-13]开始关注 ROS 在机器人开发中的应用问题。
【参考文献】

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本文编号：2856737