航站楼服务机器人适应性导航方法研究

发布时间：2021-11-07 04:17

　　密集人群环境中安全、高效地导航是机器人在机场航站楼等场景中应用需解决的关键问题,其难点在于适应环境的广阔与复杂性和行人行为的不确定性,由此带来的可通行路径的多变性和适应性导航的快捷性与有效性。针对目前的航站楼服务机器人无法在载运旅客与行李的同时进行有效导航,研究、设计与实现了一种具有航站楼服务机器人适应性的导航方法,主要完成了航站楼机器人硬件系统和软件系统的整体设计,重点开展了航站楼机器人适应性通行策略的研究,并提出基于适应性通行策略的导航方法。首先,对航站楼服务机器人适应性导航系统进行了设计。针对航站楼环境广阔、场景复杂、旅客流动性大,采用双轮差速与多传感器融合设计机器人硬件系统;针对机器人运行中需与旅客进行交互,采用ROS系统搭建了可以实现运载旅客与行李、符合航站楼安全运行的机器人软件系统。其次,提出了基于可拓路径的适应性通行策略。根据航站楼环境存在大量旅客,借鉴人群中通行和避让的社会力模型,提出路径可拓观点和密集人群环境通行策略。构建可拓路径模型,分析行人与机器人的时空关系,提取带有路径通过概率和可信度的可拓路径;提出了距离凸包可拓路径集选取方法,并采用广度优先搜索法建立可拓路径... 

【文章来源】：中国民航大学天津市

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

航站

中国民航大学硕士学位论文15最大直线速度maxv：2ms最大旋转速度：1.57rads最大加速度maxa：0.52ms双轮最大加速度差a：0.252ms重量m：60kg最大负载maxM：140kg尺寸（长宽高）：8008001000mm驱动轮半径R：133mm（8寸轮）设计硬件架构如图2-3，整体结构概念为图2-4，电机1电机2驱动器1驱动器2工控机激光雷达深度相机+IMU电池DCDC库仑计RS232USBRS232USBRS232图2-3硬件系统框架图图2-4机器人概念图根据机器人运动参数，计算所需电机参数。由于机器人位于室内，且速度较慢，故忽略空气阻力，因此机器人总体阻碍力tF可表示为：tfraFFFF(2.10)

中国民航大学硕士学位论文16式中，fF为地面摩擦阻力，rF为爬坡阻力，aF为加速度阻力。经过计算估计，机器人最大阻力max77tFN。单个电机功率：max772154tPFvW(2.11)转速：max60602144/min223.140.133vnrR(2.12)考虑电机效率及机械损耗0.75，实际电机输出功率：1542060.75RPPW(2.13)根据相关计算数据，选用合适的驱动电机，对机器人硬件系统进行搭建。其中驱动电机相关参数为表2.1，机器人硬件系统实物为图2-5。表2.1驱动电机技术参数表电压24v-48v电流5A-15A承载重量≤100KG功率150-300W转速300-1200RPM效率≥83%图2-5硬件系统实物图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]改进的ORB特征匹配算法[J]. 杨炳坤,程树英,郑茜颖.  传感器与微系统. 2020(02)
[3]扫地机器人增强位姿融合的Cartographer算法及系统实现[J]. 张亮,刘智宇,曹晶瑛,沈沛意,蒋得志,梅林,朱光明,苗启广.  软件学报. 2020(09)
[4]基于ORB检测的特征匹配优化算法[J]. 杨溪远,陈斌.  计算机应用. 2019(S2)
[5]陆用惯性导航系统技术发展综述[J]. 王洪先.  光学与光电技术. 2019(06)
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[7]基于ISRCDKF的移动机器人同时定位与建图研究[J]. 齐咏生,孙作慧,李永亭,刘利强.  农业机械学报. 2019(11)
[8]基于仿生算法改进粒子滤波的SLAM算法精度预测[J]. 崔昊杨,张宇,周坤,胡丰晔,许永鹏.  控制与决策. 2021(01)
[9]民用机场行李系统与RFID技术应用的研究探讨[J]. 谢竞.  空运商务. 2019(07)
[10]“四型机场”协同一体化建设研究[J]. 王欣.  智能建筑. 2019(03)

博士论文
[1]基于视觉注意机制的服务机器人深度感知方法研究[D]. 徐涛.北京工业大学 2017
[2]基于立体视觉的环境构建及机器人路径规划研究[D]. 周自维.哈尔滨工业大学 2014
[3]基于多传感器的室内移动机器人环境感知关键技术研究[D]. 何富君.哈尔滨工业大学 2008



本文编号：3481144