基于激光雷达和反光板的移动机器人定位方法研究

发布时间：2021-05-21 11:34

　　近年来随着科技的进步和经济水平的提高,各行各业对移动机器人的需求与日俱增。移动机器人定位技术作为移动机器人技术中的关键性技术,也是研究的难点,得到了国内外学者广泛的关注。本文针对移动机器人高精度和无先验信息的定位需求,以较为廉价的二维激光雷达为环境感知传感器,采用人工设置的反光板作为特征来进行移动机器人定位,并结合里程计使用扩展卡尔曼滤波算法融合定位,来增加定位的精度和鲁棒性。本文的主要工作如下:首先定义了移动机器人的坐标系统,对基于里程计的移动机器人运动模型和基于激光雷达的传感器模型进行推导;通过对比移动机器人定位中常用的地图表示方式,在本文中选择使用特征地图。其次,根据反光板的特点对环境中存在的反光板进行提取,并使用三角函数法对反光板的圆心位置进行拟合;提出了基于反光板形成的三角形为匹配依据的三角形匹配算法,并详细阐述了算法流程;对本文全局定位算法中所使用的三边定位原理进行数学描述,并给出一般情况下的解法。之后,使用里程计辅助法去除了激光雷达运动畸变对移动机器人定位精度的影响,建立了里程计预测模型和激光雷达观测模型,并使用扩展卡尔曼滤波算法进行融合定位;对绑架移动机器人问题的产生进... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 课题来源、研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容及组织结构
2 移动机器人定位系统模型建立
    2.1 移动机器人坐标系统
    2.2 移动机器人运动模型
    2.3 激光雷达模型
    2.4 地图的表示方式
    2.5 本章小结
3 基于反光板的全局定位研究
    3.1 反光板的布置要求
    3.2 识别反光板
    3.3 匹配反光板
    3.4 三边定位原理
    3.5 构建反光板地图
    3.6 本章小结
4 基于反光板的扩展卡尔曼滤波定位研究
    4.1 扩展卡尔曼滤波简介
    4.2 激光雷达数据运动畸变去除
    4.3 基于扩展卡尔曼滤波的融合定位
    4.4 绑架移动机器人问题
    4.5 本章小结
5 实验与分析
    5.1 实验平台搭建
    5.2 基于反光板的全局定位实验
    5.3 基于反光板的扩展卡尔曼滤波定位实验
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]科沃斯全新扫地机器人DJ3 独具“慧眼” 让清扫更全面[J]. 高华.  计算机与网络. 2018(05)
[2]基于自适应无迹卡尔曼的机器人室内定位算法[J]. 洪宇,李胜,郭健,沈宏丽,许鸣吉.  计算机测量与控制. 2018(01)
[3]从百度Apollo计划探讨无人驾驶技术的发展[J]. 扈杭.  数字通信世界. 2017(09)
[4]智能移动机器人导航控制技术综述[J]. 李成进,王芳.  导航定位与授时. 2016(05)
[5]海康威视“阡陌”机器人在智能仓储中的应用[J].   智能机器人. 2016(02)
[6]美国工业机器人技术路线图[J]. 卢川.  机器人产业. 2015(05)
[7]《中国制造2025》推动机器人发展[J].   机器人技术与应用. 2015(03)
[8]日本机器人新战略浅析[J]. 王伟.  机器人技术与应用. 2015(01)
[9]基于惯性传感器的室内惯性导航与定位系统[J]. 黄洪加.  单片机与嵌入式系统应用. 2015(02)
[10]工业4.0和智能制造[J]. 张曙.  机械设计与制造工程. 2014(08)

博士论文
[1]基于无源信标的移动机器人室内定位技术研究[D]. 李月华.浙江大学 2018
[2]基于多传感器融合的室内机器人自主导航方法研究[D]. 张文.中国科学技术大学 2017

硕士论文
[1]基于多传感器融合的室内移动机器人定位算法研究[D]. 李巍.哈尔滨工业大学 2018
[2]基于嵌入式Linux系统的移动机器人无线控制技术[D]. 赵九龙.西安电子科技大学 2013



本文编号：3199634