面向通道避障的Mecanum轮式机器人路径规划设计与实现

发布时间：2017-06-12 22:07

  本文关键词：面向通道避障的Mecanum轮式机器人路径规划设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：移动机器人的避障路径规划是机器人领域中的关键内容。实际的工业现场存在狭窄的通道,当通道内障碍物分布情况未知且边缘非结构化时,往往造成机器人无法通过,因此针对性的研究机器人在该场景下的路径规划问题十分必要。现有的路径规划方法主要针对于开阔空间,对于空间相对狭窄的通道场景的适用性较低。因此,研究通道内机器人避障路径规划方法,提高其在该场景下的通过率及通过效率,具有重要的学术意义和应用价值。论文针对上述机器人在狭窄通道内通过率及通过效率较低的问题,从激光雷达输出距离数据及反射强度数据入手,给出了激光雷达动态误差修正方法,提出了考虑激光雷达反射强度信息的数据分割聚类算法。进而通过引入局部目标点及虚拟引力,建立了改进型的人工势场法模型并结合通道的典型场景及Mecanum轮式机器人的运动学模型对路径进行优化。最后完成了Mecanum轮机器人在通道内的避障路径规划系统的设计。主要的研究内容包括:(1)激光雷达运动状态下的测量误差修正方法。论文通过对激光雷达运动状态下检测误差特点的分析,建立了误差数据与机器人位姿的关系模型,进而提出了一种激光雷达数据的动态修正方法,实现误差数据的补偿。最后通过实验表明,该方法提高了激光雷达环境检测的准确性,为后续环境数据的聚类奠定了基础。(2)考虑环境反射强度信息的环境数据的分割聚类方法。针对传统的二维激光雷达数据聚类算法准确率不高的问题,论文通过对不同介质在激光雷达反射强度信息上呈现的差异性分析,构建了融合反射强度信息的非平面环境数据模型,进而提出一种基于非平面ABD算法的激光雷达数据分割聚类方法。最后与传统算法进行对比实验,结果表明该方法能在实时性与准确性上均优于传统算法。(3)基于改进型人工势场法的避障路径规划方法。针对人工势场法存在局部最小值的问题,论文首先在环境数据中选取局部目标点,然后将机器人预计到达全局目标点的时间引入到人工势场法的引力模型中,从而提出基于时间虚拟驱动力的人工势场法模型。基于此,结合Mecanum轮式机器人运动学特性,对改进型人工势场法得到的路径进行优化。最后通过对比实验表明,改进后的方法克服了人工势场法的缺陷,提高了通道场景下机器人的通过率及通过效率。最后,综合上述研究成果,对Mecanum轮式机器人通道内避障行进系统进行了设计与实现。应用效果表明,本文设计的避障行进系统在狭窄的通道内能够精准的获取障碍物位置,并安全的完成起点位置到终点位置的避障行进。
【关键词】：通道场景 避障路径规划 激光雷达 人工势场法 反射强度
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 课题背景9-10
• 1.2 课题国内外研究现状10-12
• 1.2.1 障碍物检测研究现状10-11
• 1.2.2 局部避障路径规划研究现状11-12
• 1.3 课题的目的及研究意义12-13
• 1.4 论文的主要内容及章节安排13-14
• 1.5 本章小结14-15
• 2 机器人避障路径规划的总体设计方案15-25
• 2.1 机器人平台与坐标系模型概述15-19
• 2.1.1 Mecanum轮式机器人平台15-18
• 2.1.2 坐标系模型18-19
• 2.2 Mecanum轮式机器人避障路径规划环境及条件19-20
• 2.3 Mecanum轮式机器人避障路径规划总体设计方案20-21
• 2.4 存在的问题分析21-23
• 2.4.1 二维激光雷达运动状态下的测量误差21-22
• 2.4.2 二维激光雷达的数据聚类算法22-23
• 2.4.3 人工势场法的局部最小值陷阱问题23
• 2.5 本章小结23-25
• 3 通道及障碍物的识别25-51
• 3.1 问题的提出25-26
• 3.2 激光雷达的数据处理26-33
• 3.2.1 激光雷达数据预处理26-28
• 3.2.2 扫描数据的修正28-30
• 3.2.3 坐标转换30-33
• 3.3 通道及障碍物的识别33-43
• 3.3.1 通道及障碍物模型的建立33-35
• 3.3.2 基于非平面ABD数据分割算法35-40
• 3.3.3 特征匹配40-43
• 3.4 实验验证与分析43-50
• 3.4.1 激光雷达数据修正43-46
• 3.4.2 激光雷达数据分割聚类46-50
• 3.5 本章小结50-51
• 4 基于改进型人工势场法的避障路径规划51-73
• 4.1 问题的提出51
• 4.2 基于时间虚拟驱动力的人工势场模型51-55
• 4.2.1 传统人工势场法模型51-53
• 4.2.2 时间虚拟驱动力的提出53-54
• 4.2.3 基于时间虚拟驱动力的人工势场模型54-55
• 4.3 基于改进型人工势场法的避障路径规划55-61
• 4.3.1 局部目标点的选取56-59
• 4.3.2 改进型人工势场模型建立59-60
• 4.3.3 避障路径的生成60
• 4.3.4 Matlab仿真60-61
• 4.4 Mecanum轮式机器人通道内避障路径的修正61-65
• 4.4.1 通道内典型的障碍物分布场景61
• 4.4.2 Mecanum轮式机器人运动学模型61-63
• 4.4.3 通道内避障路径的修正63-65
• 4.5 实验验证与分析65-71
• 4.5.1 避障路径规划实验流程65-66
• 4.5.2 实验过程66-69
• 4.5.3 实验结果及分析69-71
• 4.6 本章小结71-73
• 5 机器人通道内避障路径规划的设计与实现73-87
• 5.1 引言73
• 5.2 系统功能概述及模块设计73-77
• 5.2.1 系统功能概述73
• 5.2.2 功能模块设计73-77
• 5.3 系统实现流程77-79
• 5.4 应用效果分析79-85
• 5.4.1 应用展示79-81
• 5.4.2 效果分析81-85
• 5.5 本章小结85-87
• 6 总结与展望87-89
• 6.1 本文总结87-88
• 6.2 研究展望88-89
• 致谢89-91
• 参考文献91-95
• 附录95
• A. 作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利95
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目95

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  本文关键词：面向通道避障的Mecanum轮式机器人路径规划设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：445042