【摘要】：近年來,移動機器人導航已經(jīng)應用于無人車(UGV)、無人船(USV)、無人機(UAV)。在機器人導航所需要的眾多功能中,最重要三個組成部分是定位、地圖和路徑規(guī)劃。本課題以室內(nèi)移動機器人導航為背景,進行基于單線激光雷達的SLAM和路徑規(guī)劃算法研究和實現(xiàn)。首先介紹了SLAM中常用的坐標系,以及各坐標系之間的相互轉(zhuǎn)換,主要包括將激光雷達的觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到世界坐標系中用于構(gòu)建地圖。其次介紹了里程計的運動模型以及傳感器(激光雷達)的觀測模型。最后對二維地圖的模型進行對比分析,結(jié)合路徑規(guī)劃算法,選用柵格地圖作為本課題的地圖表達模型,并對柵格地圖構(gòu)建算法進行理論推導。針對室內(nèi)移動機器人同時定位與地圖構(gòu)建技術,分別介紹了兩種基于概率的SLAM算法:EKF_SLAM和Fast SLAM,對以上兩種基于概率的SLAM算法進行理論推導和仿真實驗,隨后介紹了基于掃描匹配的SLAM算法,對利用高掃描頻率激光雷達的Hector_SLAM算法進行理論分析和仿真實驗。從算法計算復雜度和仿真效果比較分析三種SLAM算法。針對移動機器人基于已知地圖的路徑規(guī)劃問題,本課題采用A*算法作為全局路徑規(guī)劃算法,DWA算法作為局部路徑規(guī)劃算法。從概念上比較了Dijsktra算法、BFS算法、A*算法的優(yōu)缺點,由于A*算法既有Dijsktra算法最短路徑的優(yōu)勢,又有BFS算法最快規(guī)劃速度的優(yōu)勢,所以本課題決定采用A*算法作為全局路徑規(guī)劃算法。然后通過對雙輪差速移動機器人進行建模,介紹了DWA局部路徑規(guī)劃算法的具體流程。為了驗證以上算法的有效性,以Turtlebot2機器人(Kuboki底盤)作為實驗平臺,在室內(nèi)環(huán)境下進行實驗分析。首先通過Gmapping和Hector_SLAM對室內(nèi)相同環(huán)境進行建圖,比較分析兩種SLAM算法的建圖精度,結(jié)果表明基于高掃描頻率的激光雷達的Hector_SLAM算法具有更好的建圖精度。然后基于Hector_SLAM所構(gòu)建的二維環(huán)境地圖進行路徑規(guī)劃實驗,通過到指定目標點的自主導航驗證路徑規(guī)劃算法的有效性。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學工程碩士學位論文加速度傳感器，硬件的進步幫助 SLAM 技術得到天，SLAM 不僅可用于增強現(xiàn)實技術，而且還適用汽車、家庭服務機器人和微創(chuàng)手術機器人等。研究現(xiàn)狀可以看出，由于國外起步較早，研究的更得了很多成果。例如美國的“機遇號”和“勇氣號M 技術，通過其頂部的雙目視覺攝像頭可以實現(xiàn)高為“勇氣號”火星車。

示為“勇氣號”火星車。圖 1-1“勇氣號”火星車活中比較常見的掃地機器人，運用視覺 SLAM 技術，行環(huán)境構(gòu)建，根據(jù)環(huán)境地圖進行高效的室內(nèi)清掃，并且到充電樁補充電量，，如圖 1-2 所示 Roomba 掃地機器人
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242;TN958.98

【參考文獻】

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本文編號：2706773