本文選題：機(jī)器人底盤 + 即時(shí)定位與制圖��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人們生活水平的提高,社會各界對于機(jī)器取代人有著越來越高的期望,希望能有更加智能的設(shè)備出現(xiàn),將人們從繁重的重復(fù)工作中解脫出來。然而早期的機(jī)器人功能單一,只能按照預(yù)先定義的程序工作,以固定的路線運(yùn)動。真正的自主機(jī)器人要求具備的一項(xiàng)基本功能是可以識別自身在環(huán)境中的位置,這就要求機(jī)器人可以描繪出所在環(huán)境的地圖模型,并確定自身在地圖上的位置,然后才可以執(zhí)行后續(xù)其他任務(wù)。而這種自主制圖的功能就是即時(shí)定位與制圖(SLAM)技術(shù)所要完成的任務(wù)。本文研究分析基于激光雷達(dá)的室內(nèi)SLAM技術(shù),并根據(jù)其框架建立了系統(tǒng)的概率模型、觀測模型以及地圖模型。針對室內(nèi)環(huán)境相對簡單的結(jié)構(gòu)特征,以及激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)特點(diǎn),綜合了現(xiàn)有的線段特征提取方法,提出一種新型線段特征提取方法,從激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取線段特征,并用于構(gòu)建增量式地圖。本文對主要的濾波算法進(jìn)行比較分析和仿真實(shí)驗(yàn),研究這些算法對于狀態(tài)估計(jì)的效果,然后對基于擴(kuò)展卡爾曼濾波方法的SLAM算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。最后用本文的線段特征提取方法融合進(jìn)基于粒子濾波的SLAM算法,并對其權(quán)重更新規(guī)則和重采樣方法進(jìn)行優(yōu)化。再通過仿真程序檢驗(yàn)本文SLAM算法。針對室內(nèi)環(huán)境較狹小的特點(diǎn),研發(fā)設(shè)計(jì)能在室內(nèi)靈活運(yùn)動,原地轉(zhuǎn)向的三輪全向機(jī)器人平臺。使用機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)作為機(jī)器人的軟件開發(fā)平臺,分析本文機(jī)器人系統(tǒng)的硬件框架以及模塊間的通信關(guān)系,利用ROS強(qiáng)大的功能提高軟件開發(fā)的效率,使用它的TF軟件包高效管理機(jī)器人系統(tǒng)復(fù)雜的坐標(biāo)系統(tǒng)。最后基于該機(jī)器人SLAM平臺,在辦公區(qū)的走廊上進(jìn)行SLAM測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了整個(gè)SLAM系統(tǒng)的高效性。
[Abstract]:With the development of science and technology and the improvement of people's living standard, people from all walks of life have higher and higher expectations for machines to replace people. The early robots, however, had a single function and could only work according to a predefined program, moving along a fixed route. One of the basic functions that a truly autonomous robot requires is to recognize its position in the environment, which requires that the robot be able to map its environment and determine its position on the map. Then you can perform other follow-up tasks. The function of this kind of independent mapping is the task to be accomplished by the technology of instant positioning and mapping. In this paper, the indoor slam technology based on lidar is studied and analyzed, and the probabilistic model, observation model and map model of the system are established according to its frame. Aiming at the relatively simple structural features of indoor environment and the characteristics of lidar data, this paper synthesizes the existing line segment feature extraction methods, and proposes a new line segment feature extraction method, which extracts the line segment feature from the lidar data. And used to build incremental maps. In this paper, the main filtering algorithms are compared and simulated, and the effect of these algorithms on state estimation is studied. Then, the slam algorithm based on extended Kalman filter is simulated. Finally, the line segment feature extraction method is integrated into the slam algorithm based on particle filter, and its weight updating rules and resampling method are optimized. Then the slam algorithm is verified by simulation program. Aiming at the narrow indoor environment, a three-wheeled omni-directional robot platform with flexible indoor movement and in-situ steering was developed. This paper analyzes the hardware frame of the robot system and the communication relationship between modules, and improves the efficiency of software development by using the powerful function of Ros. The TF software package is used to efficiently manage the complex coordinate system of the robot system. Finally, based on the slam platform of the robot, the slam test is carried out in the corridor of the office area. The experimental results verify the efficiency of the slam system.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN958.98;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2026574