本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)AGV的同時定位與建圖方法研究　出處：《青島科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 自動導(dǎo)航搬運(yùn)車 同時定位與地圖創(chuàng)建 粒子濾波 粒子群優(yōu)化

【摘要】：自動導(dǎo)航搬運(yùn)車(Automated Guided Vehicle, AGV)也被稱作搬運(yùn)機(jī)器人,是現(xiàn)代智能物流系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié),然而目前主流的AGV導(dǎo)引技術(shù)并不能使其在工作中從真正意義上實現(xiàn)完全自主。同時定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法是最早由Smith Self和Cheese man提出的解決移動機(jī)器人導(dǎo)航關(guān)鍵問題的方法,由于其巨大的理論研究和實際應(yīng)用價值在被提出以來的幾十年間發(fā)展迅速,已在室外、室內(nèi)、水下和航空等多種環(huán)境得到了成功應(yīng)用。使用SLAM思想解決AGV導(dǎo)航問題,保證了AGV的安全導(dǎo)航和精確定位,也是其高效規(guī)劃路徑、決定控制決策的基礎(chǔ)。本文對室內(nèi)AGV的同時定位與建圖方法進(jìn)行了研究,首先簡要介紹了AGV目前的常用導(dǎo)航方式,并分別論述了它們存在的優(yōu)勢和缺陷；然后對本文引入到AGV導(dǎo)航領(lǐng)域的同時定位與建圖算法進(jìn)行了詳細(xì)分析；通過一系列模型建立,搭建了用于AGV的SLAM方案的基礎(chǔ)；最后重點(diǎn)研究了目前的各種SLAM算法,包括基于非線性系統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法、基于概率的粒子濾波(PF)算法,基于RBPF的FastSLAM算法,并針對傳統(tǒng)方法的不足,提出了一種融合改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的粒子濾波方法。該方法在是基于Rao-Blackwellized(RBPF)的FastSLAM算法基礎(chǔ)上,引入粒子群優(yōu)化算法更新AGV預(yù)測位姿,考慮了個體粒子和群體粒子的最優(yōu)解對結(jié)果的影響,并引入遺傳算法中的變異操作,使用變異后的新粒子替代原粒子集中權(quán)值較小的粒子,對求得的粒子集進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整。仿真結(jié)果表明,新算法有效地提高了AGV的定位精度,保持了粒子的多樣性并提高了算法的全局搜索能力。最后一章對全文進(jìn)行了總結(jié),并且對今后進(jìn)一步的研究方向進(jìn)行了展望。
[Abstract]:Automated Guided vehicle (AGV) is also called the moving robot, which is an important part of modern intelligent logistics system. However, the current mainstream AGV guidance technology can not make it completely autonomous in the real sense of its work. At the same time, positioning and mapping (. Simultaneous Localization and Mapping. Slam) method is the first method proposed by Smith Self and Cheese man to solve the key problem of mobile robot navigation. Because of its great theoretical research and practical application value in the decades since it was put forward, it has developed rapidly in the outdoor, indoor. Many environments such as underwater and aviation have been successfully applied. Using SLAM to solve the problem of AGV navigation ensures the safe navigation and accurate positioning of AGV and is also its efficient planning path. In this paper, the simultaneous positioning and mapping methods of indoor AGV are studied. Firstly, the common navigation methods of AGV are briefly introduced. Their advantages and disadvantages are discussed respectively. Then, the algorithm of simultaneous location and mapping in the field of AGV navigation is analyzed in detail. The foundation of SLAM scheme for AGV is built through a series of models. Finally, we focus on various SLAM algorithms, including extended Kalman filter (EKF) algorithm based on nonlinear system and particle filter algorithm based on probability. The FastSLAM algorithm based on RBPF, and aiming at the shortcomings of the traditional method. In this paper, a particle filter method based on Rao-Blackwelle lizedRBP (RBP) is proposed, which integrates the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to update the AGV prediction position, and the influence of the optimal solution of the individual particle and the swarm particle on the result is considered, and the mutation operation in the genetic algorithm is introduced. The new particle after mutation is used to replace the particle with small weight in the original particle set, and the particle set is further optimized and adjusted. The simulation results show that the new algorithm can effectively improve the positioning accuracy of AGV. The diversity of particles is maintained and the global search ability of the algorithm is improved. In the last chapter, the full text is summarized, and the future research directions are prospected.
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP242

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本文編號：1418605