本文選題：直線地圖 + Voronoi圖�。� 參考：《濟南大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著計算機科學和傳感器技術的快速發(fā)展,人們對移動機器人的研究也向著智能化的方向發(fā)展。移動機器人實現(xiàn)智能化的基本要求是自主地運動規(guī)劃,而運動規(guī)劃的基礎是地圖構建,所以地圖構建和運動規(guī)劃是機器人領域重要的研究內容。移動機器人通過自身攜帶的傳感器感知周圍環(huán)境信息,構建環(huán)境地圖描述環(huán)境,并在此基礎上規(guī)劃出能夠避開障礙物的可行路徑,進而在初始位置和目標位置之間搜索出一條最短路徑,最后跟蹤該最短路徑實現(xiàn)從初始位置到目標位置的移動。本文主要研究了有障礙物環(huán)境下基于直線地圖的機器人運動規(guī)劃問題。機器人能夠以激光傳感器實時檢測環(huán)境信息,構建直線地圖描述環(huán)境,然后采用Fortune提出的Sweep Line算法生成Voronoi圖,并利用Dijkstra算法在Voronoi圖中搜索出從當前位置到目標位置的最短路徑作為下一步運動的參考路徑,最終跟蹤參考路徑到達目標位置。各部分前后相承,主要研究內容如下:建立了以直線段為拓撲特征的環(huán)境地圖模型。利用激光傳感器獲取環(huán)境信息,設計了直線段生成、匹配、擬合等算法。將采集到的點的信息生成直線段,并將該直線段與全局地圖中已有的直線段進行匹配,如果匹配成功,則將這兩條直線段擬合生成的新的直線段導入到全局地圖中;如果匹配不成功,說明該線段之前未被檢測,則直接將它導入到全局地圖中,實現(xiàn)地圖的更新。基于直線地圖環(huán)境模型生成描述環(huán)境信息的Voronoi圖,并以Voronoi圖為基礎搜索生成機器人可行避障最短路徑。論文研究了直線地圖生成Voronoi圖的方法,設計了快速生成算法;基于Voronoi圖,結合Dijkstra方法設計了參考路徑的搜索算法;最后編程實現(xiàn)了相關算法,進行了實驗驗證。在得到參考短路徑后,論文采用Line-of-Sight(LOS)算法跟蹤該路徑,LOS算法將路徑跟蹤問題簡化為角度跟蹤問題。論文設計了PD控制器來跟蹤LOS角度,最終控制機器人運動到目標點�；谡撐脑O計的環(huán)境地圖建模方法、Voronoi圖生成算法、路徑搜索算法和跟蹤方法,利用C++編程實現(xiàn)了機器人在有障礙物環(huán)境下的運動規(guī)劃功能,并在Mobile Sim軟件中進行驗證,實驗結果證明所設計的運動規(guī)劃系統(tǒng)是有效的、可行的。
[Abstract]:With the rapid development of computer science and sensor technology, the research of mobile robot is developing towards the direction of intelligence. The basic requirement of realizing intelligent mobile robot is autonomous motion planning, and the foundation of motion planning is map construction, so map construction and motion planning are important research contents in robot field. The mobile robot perceives the surrounding environment information through the sensors it carries, and constructs the environment map to describe the environment, and on this basis, it plans the feasible path that can avoid obstacles. Then a shortest path is searched between the initial position and the target position, and the movement from the initial position to the target position is realized by tracking the shortest path. In this paper, the robot motion planning problem based on linear map in obstacle environment is studied. The robot can use laser sensor to detect the environment information in real time, construct the line map description environment, and then use Sweep Line algorithm proposed by Fortune to generate Voronoi map. The Dijkstra algorithm is used to search the shortest path from the current position to the target position in the Voronoi diagram as the reference path for the next step and finally track the reference path to the target position. The main contents are as follows: the environmental map model with straight line segment as topological feature is established. By using laser sensor to obtain environmental information, the algorithms of line segment generation, matching, fitting and so on are designed. The information of the collected points is generated into the straight line segment, and the line segment is matched with the existing straight line segment in the global map. If the matching is successful, the new straight line segment generated by fitting the two straight line segments will be imported into the global map. If the match is not successful, the line segment is not detected before, then it is directly imported into the global map to realize the map update. Based on the linear map environment model, the Voronoi diagram describing the environment information is generated, and the shortest feasible obstacle avoidance path of the robot is generated based on the Voronoi diagram. This paper studies the method of generating Voronoi map by linear map and designs a fast algorithm. Based on Voronoi graph and Dijkstra method, the search algorithm of reference path is designed. Finally, the related algorithm is realized by programming, and the experimental results are verified. After the reference short path is obtained, the Line-of-SightSightLos) algorithm is used to track the path and Los algorithm is used to simplify the path tracking problem to the angle tracking problem. PD controller is designed to track the LOS angle and control the robot to the target point. Based on the environment map modeling method designed in this paper, the algorithm of generating Voronoi diagram, the algorithm of path searching and the method of tracking are designed. The motion planning function of robot in obstacle environment is realized by C programming, and verified in Mobile Sim software. Experimental results show that the proposed motion planning system is effective and feasible.
【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 吳艷玲;唐穗欣;;激光傳感器的機器人運動控制研究[J];激光雜志;2017年01期

2 姜毅龍;李許軍;王新震;;基于自適應自觸發(fā)遠程控制的機器人路徑跟蹤研究[J];電氣傳動自動化;2016年06期

3 劉曉磊;蔣林;金祖飛;郭晨;;非結構化環(huán)境中基于柵格法環(huán)境建模的移動機器人路徑規(guī)劃[J];機床與液壓;2016年17期

4 陳思;方寧;;移動機器人應用超聲波傳感器躲避障礙物系統(tǒng)的設計[J];電子質量;2014年05期

5 周東健;張興國;馬海波;李成浩;郭旭;;基于柵格地圖-蟻群算法的機器人最優(yōu)路徑規(guī)劃[J];南通大學學報(自然科學版);2013年04期

6 李擎;張超;韓彩衛(wèi);張婷;張維存;;動態(tài)環(huán)境下基于模糊邏輯算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J];中南大學學報(自然科學版);2013年S2期

7 鄒益民;高陽;高碧悅;;一種基于Dijkstra算法的機器人避障問題路徑規(guī)劃[J];數(shù)學的實踐與認識;2013年10期

8 劉利枚;蔡自興;;多機器人地圖融合方法研究[J];小型微型計算機系統(tǒng);2012年09期

9 田垅;劉宗田;;最小二乘法分段直線擬合[J];計算機科學;2012年S1期

10 黃一飛;;空間機器人避障路徑規(guī)劃的C空間簡化方法[J];軟件導刊;2012年04期

相關會議論文 前1條

1 仲訓昱;彭俠夫;周結華;;基于激光傳感器的機器人運動障礙物檢測[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會C卷[C];2011年

相關博士學位論文 前1條

1 王文斐;面向室內動態(tài)環(huán)境的機器人定位與地圖構建[D];浙江大學;2011年

相關碩士學位論文 前10條

1 梁瀟;基于激光與單目視覺融合的機器人室內定位與制圖研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

2 邵長勉;動態(tài)環(huán)境下移動機器人定位及地圖創(chuàng)建[D];南京郵電大學;2014年

3 周倫;室內移動機器人超聲波網(wǎng)絡定位方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

4 郭芙;移動機器人地圖創(chuàng)建與路徑規(guī)劃[D];湖南大學;2011年

5 董雪;障礙Voronoi圖性質及其應用研究[D];哈爾濱理工大學;2011年

6 王靖;拖掛式移動機器人路徑跟蹤控制[D];濟南大學;2010年

7 王娟娟;移動機器人路徑規(guī)劃方法研究[D];山東理工大學;2010年

8 楊峰;移動機器人基于多傳感器的地圖構建和導航研究[D];合肥工業(yè)大學;2008年

9 鮑菁丹;室內未知環(huán)境下幾何地圖構建及機器人定位方法研究[D];天津大學;2007年

10 趙永利;基于Voronoi圖的機器人局部路徑規(guī)劃[D];南京理工大學;2006年

，

本文編號：1903163