【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器人開始能夠代替人類進(jìn)行越來越多的工作,在機(jī)器人相關(guān)技術(shù)的研究方面,機(jī)器人的導(dǎo)航與定位技術(shù)是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn),同時(shí)也是一個(gè)難點(diǎn),目前比較常用的定位與導(dǎo)航技術(shù)主要有磁條導(dǎo)航、二維碼導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航、激光導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航,激光導(dǎo)航由于其無軌并且對(duì)環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)已經(jīng)越來越受歡迎,但是目前普通的單線激光雷達(dá)測(cè)距范圍很有限并且容易受干擾,昂貴的激光雷達(dá)會(huì)極大地增加機(jī)器人的研發(fā)成本,毫米波雷達(dá)作為汽車上比較常用的一種傳感器,它的特點(diǎn)是測(cè)距范圍大且不易受干擾。本文的主要研究?jī)?nèi)容就是利用普通的激光雷達(dá)結(jié)合毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的定位、建圖與導(dǎo)航功能。主要的研究工作如下:(1)對(duì)激光定位與建圖技術(shù)進(jìn)行研究,主要分析當(dāng)前比較常用的幾種SLAM算法,同時(shí)對(duì)機(jī)器人定位算法中的概率性問題、狀態(tài)估計(jì)問題以及用到的濾波算法進(jìn)行原理性研究,并且對(duì)每種算法的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景進(jìn)行總結(jié),選取了Google的Cartographer算法框架作為本文SLAM算法的主要框架。(2)對(duì)激光雷達(dá)的測(cè)距原理和模型、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的讀取和修正算法進(jìn)行研究,引入了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償來彌補(bǔ)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的畸變,接著對(duì)毫米波雷達(dá)的測(cè)距原理和模型以及毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)的濾波算法進(jìn)行研究,綜合考慮毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)優(yōu)缺點(diǎn),融合二者的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了環(huán)境適應(yīng)性更高的SLAM算法。(3)依據(jù)課題背景需求,自主研發(fā)設(shè)計(jì)了物流機(jī)器人的機(jī)械系統(tǒng)、電路系統(tǒng)以及軟件系統(tǒng),對(duì)物流機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制模型進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)了物流機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃以及動(dòng)態(tài)避障算法,能夠使機(jī)器人在已知環(huán)境地圖的前提下進(jìn)行自主定位與導(dǎo)航。(4)根據(jù)對(duì)激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)特征的研究,在物流機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)了融合毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的SLAM算法,使得物流機(jī)器人能夠適應(yīng)更多的環(huán)境,提高了物流機(jī)器人的實(shí)用性。(5)在物流機(jī)器人上分別進(jìn)行單激光雷達(dá)、單毫米波雷達(dá)以及結(jié)合激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的定位與導(dǎo)航功能測(cè)試,并對(duì)實(shí)際的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明融合毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的SLAM算法在空曠的大環(huán)境下效果明顯優(yōu)于單激光雷達(dá)的SLAM算法。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242;TN958.98
【圖文】：

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文M 問題[7]。目前用于移動(dòng)機(jī)器人自主定位與建圖的主要傳感器有：CCD 相機(jī)、深度相雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、聲納傳感器、陀螺儀、里程計(jì)以及全球定位系統(tǒng)(GP地面移動(dòng)機(jī)器人最常用的方案就是激光雷達(dá)加陀螺儀和里程計(jì)或者視覺陀螺儀、里程計(jì)[8]。如圖 1-1(a)所示的是由丹麥的 MobileIndustrialRobots研發(fā)的用于物料轉(zhuǎn)運(yùn)的 AGV，該 AGV 的主要傳感器是兩個(gè)單線激光雷程計(jì)和超聲波，能夠?qū)崿F(xiàn)在工廠環(huán)境中的自主定位、建圖與導(dǎo)航；如圖的是由國內(nèi)的新松機(jī)器人公司研發(fā)的用于大型倉庫自主裝卸貨的電動(dòng)叉車采用的是多線激光雷達(dá)結(jié)合陀螺儀、里程計(jì)的方案；如圖 1-1(c)所示的公司研發(fā)的吸塵器機(jī)器人，采用的是視覺系統(tǒng)進(jìn)行定位與建圖的方案；如示的是由威樓加拉吉生產(chǎn)的 PR2 機(jī)器人，該機(jī)器人安裝有高分辨率的慣性測(cè)量單元，激光雷達(dá)等豐富的傳感器設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)多種不同傳感器主定位與建圖，該機(jī)器人多用于科學(xué)研究。

(a) (b) 1-2 具有代表性的 AUV。(a)ATLASELEKTRONIK 公司研發(fā)的 AUV；(b)“潛二號(hào)”AUV上，移動(dòng)機(jī)器人在很多領(lǐng)域中都起到了非常重要的作用，而自主定位移動(dòng)機(jī)器人的必備技能，但是上述機(jī)器人中采用激光雷達(dá)的機(jī)器人昂貴，采用視覺系統(tǒng)的機(jī)器人目前只能用于室內(nèi)比較小的環(huán)境并且外部環(huán)境的干擾，所以針對(duì)目前移動(dòng)機(jī)器人的自主定位與建圖系統(tǒng)成擾等問題，在現(xiàn)有 SLAM 算法研究的基礎(chǔ)上對(duì) SLAM 算法及傳感器、改進(jìn)并降低成本是一個(gè)非常具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的研究課題。內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀 移動(dòng)機(jī)器人國內(nèi)外研究歷史與發(fā)展現(xiàn)狀器人的概念和研究最早起源于美國，早在上世紀(jì)四五十年代美國便

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2713677