基于激光信息的移动机器人定位与导航方法研究
发布时间：2020-12-24 12:55
随着人工智能水平的不断提高,智能移动机器人（Auto Guided Vehicle）得到了日益广泛的应用。SLAM技术是移动机器人的基础技术,是移动机器人在没有先验信息下实现实时自身定位和环境建图的重要方法。激光SLAM相对于其他SLAM方法在构建地图的时候,精度较高,且能直接用于定位导航。为了提高移动机器人在室内活动的智能性,本文通过基于激光SLAM和路径规划算法的研究,提高定位和导航技术的效果。研究移动机器人实验的仿真平台ROS,分析轮式移动机器人的运动特性并建立了运动方程;建立基于激光雷达的观测方程,建立对环境的栅格地图,将环境地图栅格化用于移动机器人的路径规划;采用雷达点云的匹配方法,为接下来的运动机器人的定位导航提供了必备条件。开展基于激光信息的SLAM方法研究。采用SLAM的概率模型,比较扩展卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法的优缺点,分析基于粒子滤波的Gmapping算法,提出提高粒子分配权重的改进算法,改进Gmapping工作原理以及工作流程,提高了SALM的准确性。开展对移动机器人路径导航方法的研究。采用基于A*算法的路径导航算法对机器人进行了最佳路径规划,引入Dubins...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
移动机器人小车
第1章绪论-1-第1章绪论1.1课题来源本文来源于总装预先研究项目——移动机器人定位导航的研究。1.2研究目的和意义自20世纪以来，中国人民生活水平随着经济发展水平不断提高，人们对于便利的生活需求越来越高。与此同时，中国劳动人口数量在逐渐下降，老年人口数量在激增，根据国家统计局的数据，2019年中国65岁以上老年人口已经超过1.75亿，每年失去劳动力的人口将近五百万，这将给咱们国家带巨大的负担。另外，随着制造业的发展，现代化的工厂也继续通过一系列的方法减少低效重复性的劳动。针对这一现象，研究出可靠的智能移动机器人就有迫切的必要性。自上世纪八十年代以来，各项工程技术也有了巨大的进步，机器人技术也逐步进入人们的生产生活当中。在制造业的工厂车间中的物料配上能替代大量的人力，自2010年起，日产的汽车生产线上普遍用上了移动机器人给生产线上的工人运送零配件[1]（如图1-1）；在航空探索方面，美国在1997年就派出“探路者”号火星车探索火星并完美的完成了探测任务[2]。在家庭生活方面，智能扫地机器人（如图1-2）逐渐普及，更加方便快捷的助力我们的生活。在餐厅、银行、飞机尝高铁站等等地方有越来越多的服务机器人参与到社会的协作中来。移动机器人能够替换掉大量重复、简单的工作。在未来，随着5G和AI技术的发展，特定功能的机器人会逐渐普及，人们的生产生活方式也会产生巨大的变化。2020年国家大力推动新型基础设施建设，这也将极大的促进移动机器人的发展。图1-1移动机器人小车图1-2智能扫地机器人移动机器人要更好的发挥作用，首要处理的就是自身位置与外界环境的关系，移动机器人如果不能正确的判断自己所处的环境的位置，就无法为接下来的路径
第1章绪论-3-（1）SLAM方法的实现方法SLAM是移动机器人自主行进、智能驾驶技术的基础，也是自能控制领域的研究重点。由于移动机器人观测到的环境与真实的环境之间处在着差异，为解决这一问题，学术界通常引入概率化模型，基于马科夫模型对SALM过程进行概率化表达[11]。基于概率化的思想，将移动机器人的位置参数和要探测的环境障碍物参数都用概率化的描述[12]，基于移动机器人的自身运动位姿信息和移动机器人的观测信息，通过递归贝叶斯方法不断的估计移动机器人自身位姿和障碍物信息，不断的预测和修正从而实现对SLAM过程的求解。如图1-3所示。SLAM系统输入控制信息和环境观测信息，经过不断的状态预测和状态更新，最终输出移动机器人的运动轨迹和建构环境地图。图1-3移动机器人的SALM过程SLAM方法和原理传感器基础原理激光SLAM视觉SLAM参数滤波非参数滤波图优化图1-4SLAM技术分类如图1-4所示为SLAM求解的简单分类，根据移动机器人搭载不同的传感器分类，SLAM技术可分为基于激光信息的方法与基于视觉的方法，另一方面，根据采用的不同原理，SLAM技术可分为参数滤波、非参数滤波和图优化三种方案。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粒子滤波与BP神经网络的风电机组主轴承温度故障诊断研究[J]. 常兴邦,詹俊,盛利. 技术与市场. 2020(06)
[2]激光SLAM精度测试场设计与实现[J]. 杨啸天,李广云,向奉卓,王力,罗豪龙. 测绘通报. 2020(05)
[3]基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计[J]. 李业谦,陈春苗. 现代电子技术. 2020(10)
[4]基于激光雷达的智能小车SLAM研究[J]. 汤巍,王冠凌. 绥化学院学报. 2020(05)
[5]激光雷达扫描方式[J]. 袁光福,马晓燠,刘爽,杨奇龙. 强激光与粒子束. 2020(04)
[6]关于路径规划的相关算法综述[J]. 梁晓辉,慕永辉,吴北华,江宇. 价值工程. 2020(03)
[7]基于快速终端滑模的机器人轨迹跟踪避障方法（英文）[J]. 曹志斌,杨卫,邵星灵,刘宁. Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2020(01)
[8]基于激光雷达的移动机器人室内定位与导航[J]. 欧为祥,陆泽青,朱达群,陈光磊. 电子世界. 2019(23)
[9]基于改进RRT~*算法的无人艇全局避障规划[J]. 杨左华,王玉龙,戚爱春. 舰船科学技术. 2019(23)
[10]基于改进RRT算法的无人车路径规划仿真研究[J]. 董敏,陈铁桩,杨浩. 计算机仿真. 2019(11)
博士论文
[1]基于势场法和遗传算法的机器人路径规划技术研究[D]. 刘传领.南京理工大学 2012
本文编号：2935693
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
移动机器人小车
第1章绪论-1-第1章绪论1.1课题来源本文来源于总装预先研究项目——移动机器人定位导航的研究。1.2研究目的和意义自20世纪以来，中国人民生活水平随着经济发展水平不断提高，人们对于便利的生活需求越来越高。与此同时，中国劳动人口数量在逐渐下降，老年人口数量在激增，根据国家统计局的数据，2019年中国65岁以上老年人口已经超过1.75亿，每年失去劳动力的人口将近五百万，这将给咱们国家带巨大的负担。另外，随着制造业的发展，现代化的工厂也继续通过一系列的方法减少低效重复性的劳动。针对这一现象，研究出可靠的智能移动机器人就有迫切的必要性。自上世纪八十年代以来，各项工程技术也有了巨大的进步，机器人技术也逐步进入人们的生产生活当中。在制造业的工厂车间中的物料配上能替代大量的人力，自2010年起，日产的汽车生产线上普遍用上了移动机器人给生产线上的工人运送零配件[1]（如图1-1）；在航空探索方面，美国在1997年就派出“探路者”号火星车探索火星并完美的完成了探测任务[2]。在家庭生活方面，智能扫地机器人（如图1-2）逐渐普及，更加方便快捷的助力我们的生活。在餐厅、银行、飞机尝高铁站等等地方有越来越多的服务机器人参与到社会的协作中来。移动机器人能够替换掉大量重复、简单的工作。在未来，随着5G和AI技术的发展，特定功能的机器人会逐渐普及，人们的生产生活方式也会产生巨大的变化。2020年国家大力推动新型基础设施建设，这也将极大的促进移动机器人的发展。图1-1移动机器人小车图1-2智能扫地机器人移动机器人要更好的发挥作用，首要处理的就是自身位置与外界环境的关系，移动机器人如果不能正确的判断自己所处的环境的位置，就无法为接下来的路径
第1章绪论-3-（1）SLAM方法的实现方法SLAM是移动机器人自主行进、智能驾驶技术的基础，也是自能控制领域的研究重点。由于移动机器人观测到的环境与真实的环境之间处在着差异，为解决这一问题，学术界通常引入概率化模型，基于马科夫模型对SALM过程进行概率化表达[11]。基于概率化的思想，将移动机器人的位置参数和要探测的环境障碍物参数都用概率化的描述[12]，基于移动机器人的自身运动位姿信息和移动机器人的观测信息，通过递归贝叶斯方法不断的估计移动机器人自身位姿和障碍物信息，不断的预测和修正从而实现对SLAM过程的求解。如图1-3所示。SLAM系统输入控制信息和环境观测信息，经过不断的状态预测和状态更新，最终输出移动机器人的运动轨迹和建构环境地图。图1-3移动机器人的SALM过程SLAM方法和原理传感器基础原理激光SLAM视觉SLAM参数滤波非参数滤波图优化图1-4SLAM技术分类如图1-4所示为SLAM求解的简单分类，根据移动机器人搭载不同的传感器分类，SLAM技术可分为基于激光信息的方法与基于视觉的方法，另一方面，根据采用的不同原理，SLAM技术可分为参数滤波、非参数滤波和图优化三种方案。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粒子滤波与BP神经网络的风电机组主轴承温度故障诊断研究[J]. 常兴邦,詹俊,盛利. 技术与市场. 2020(06)
[2]激光SLAM精度测试场设计与实现[J]. 杨啸天,李广云,向奉卓,王力,罗豪龙. 测绘通报. 2020(05)
[3]基于ROS和激光雷达的移动机器人自动导航系统设计[J]. 李业谦,陈春苗. 现代电子技术. 2020(10)
[4]基于激光雷达的智能小车SLAM研究[J]. 汤巍,王冠凌. 绥化学院学报. 2020(05)
[5]激光雷达扫描方式[J]. 袁光福,马晓燠,刘爽,杨奇龙. 强激光与粒子束. 2020(04)
[6]关于路径规划的相关算法综述[J]. 梁晓辉,慕永辉,吴北华,江宇. 价值工程. 2020(03)
[7]基于快速终端滑模的机器人轨迹跟踪避障方法（英文）[J]. 曹志斌,杨卫,邵星灵,刘宁. Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2020(01)
[8]基于激光雷达的移动机器人室内定位与导航[J]. 欧为祥,陆泽青,朱达群,陈光磊. 电子世界. 2019(23)
[9]基于改进RRT~*算法的无人艇全局避障规划[J]. 杨左华,王玉龙,戚爱春. 舰船科学技术. 2019(23)
[10]基于改进RRT算法的无人车路径规划仿真研究[J]. 董敏,陈铁桩,杨浩. 计算机仿真. 2019(11)
博士论文
[1]基于势场法和遗传算法的机器人路径规划技术研究[D]. 刘传领.南京理工大学 2012
本文编号：2935693
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