機(jī)器人定位與路徑規(guī)劃是室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人自主移動(dòng)的基礎(chǔ),移動(dòng)機(jī)器人使用多傳感器信息融合技術(shù)估計(jì)自身位姿,通過(guò)局部路徑規(guī)劃完成未知環(huán)境導(dǎo)航,在此過(guò)程中獲取相應(yīng)的環(huán)境信息,從而在機(jī)器人大腦中逐漸構(gòu)建出環(huán)境地圖,在已創(chuàng)建地圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行全局路徑規(guī)劃,最終實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人最優(yōu)路徑導(dǎo)航。超寬帶(Ultra-Wide Band,UWB)具有良好的通信性能,超寬帶定位是一種近幾年興起的室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù),擁有其他室內(nèi)定位方法無(wú)法比擬的定位優(yōu)勢(shì)。本文在超寬帶定位的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了移動(dòng)機(jī)器人位姿估計(jì)、未知環(huán)境下機(jī)器人路徑規(guī)劃、機(jī)器人室內(nèi)地圖構(gòu)建與全局路徑規(guī)劃一系列問(wèn)題的研究,目的是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人穩(wěn)定自主導(dǎo)航,旨在構(gòu)建一套能夠用于實(shí)際環(huán)境導(dǎo)航的機(jī)器人系統(tǒng)。主要研究工作如下:(1)基于超寬帶室內(nèi)定位的移動(dòng)機(jī)器人位姿估計(jì)針對(duì)室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的位姿獲取問(wèn)題進(jìn)行了研究,首先搭建了基于超寬帶的室內(nèi)定位系統(tǒng),通過(guò)飛行時(shí)間測(cè)距(Time of Flight,TOF)算法測(cè)量標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離,再運(yùn)用三邊定位算法計(jì)算得到標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)的位置。其次對(duì)于傳統(tǒng)單一定位存在精度低、累計(jì)誤差等問(wèn)題,提出一種融合超寬帶、陀螺儀、編碼器的多傳感器...

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 自主移動(dòng)機(jī)器人國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 自主移動(dòng)機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 移動(dòng)機(jī)器人定位研究現(xiàn)狀
        1.3.2 移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境建模研究現(xiàn)狀
        1.3.3 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容以及組織結(jié)構(gòu)
第2章 基于超寬帶室內(nèi)定位的移動(dòng)機(jī)器人位姿估計(jì)
    2.1 引言
    2.2 基于超寬帶的室內(nèi)定位系統(tǒng)搭建
        2.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)概述
        2.2.2 超寬帶通信原理
        2.2.3 飛行時(shí)間測(cè)距法
        2.2.4 三邊定位法
    2.3 移動(dòng)機(jī)器人位姿估計(jì)算法
        2.3.1 移動(dòng)機(jī)器人模型
        2.3.2 狀態(tài)方程
        2.3.3 測(cè)量方程
        2.3.4 數(shù)據(jù)融合算法
    2.4 物理實(shí)驗(yàn)與分析
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與硬件介紹
        2.4.2 位姿估計(jì)實(shí)驗(yàn)與分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 未知環(huán)境下機(jī)器人局部試探路徑規(guī)劃
    3.1 引言
    3.2 狀態(tài)空間搜索基礎(chǔ)
        3.2.1 形式化描述
        3.2.2 狀態(tài)圖
        3.2.3 圖搜索
    3.3 機(jī)器人局部試探路徑規(guī)劃算法
        3.3.1 問(wèn)題的建模以及狀態(tài)空間的確定
        3.3.2 啟發(fā)式函數(shù)
        3.3.3 局部極小點(diǎn)問(wèn)題與算法描述
    3.4 算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
        3.4.1 局部試探路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)
        3.4.2 局部試探路徑規(guī)劃物理實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于柵格自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涞貓D構(gòu)建
    4.1 引言
    4.2 基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涞貓D構(gòu)建方式
        4.2.1 自組織特征映射圖
        4.2.2 結(jié)構(gòu)可增長(zhǎng)自組織特征映射圖
        4.2.3 可刪減自組織特征映射圖
    4.3 基于概率的柵格地圖創(chuàng)建方式
    4.4 基于柵格自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涞貓D構(gòu)建
        4.4.1 柵格地圖障礙物膨脹處理
        4.4.2 算法描述
    4.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.5.1 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)驗(yàn)
        4.5.2 柵格自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)驗(yàn)
        4.5.3 柵格自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物理實(shí)驗(yàn)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于拓?fù)涞貓D的全局路徑規(guī)劃
    5.1 引言
    5.2 基于拓?fù)涞貓D的全局路徑規(guī)劃算法
    5.3 路徑跟蹤算法
    5.4 路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)與分析
        5.4.1 仿真場(chǎng)景地圖路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)
        5.4.2 實(shí)際場(chǎng)景地圖路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)
    5.5 基于拓?fù)涞貓D自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)與分析
        5.5.1 基于拓?fù)涞貓D自主導(dǎo)航仿真實(shí)驗(yàn)
        5.5.2 基于拓?fù)涞貓D自主導(dǎo)航物理實(shí)驗(yàn)
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3946618