本文選題：室內(nèi)機(jī)器人 + 激光傳感器�。� 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：目前定位及避障方法存在技術(shù)實(shí)現(xiàn)困難、實(shí)時(shí)性差、定位誤差較大,系統(tǒng)維護(hù)成本高等問(wèn)題。有鑒于此,本文綜合系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性、可行性、正確性等要求,旨在對(duì)移動(dòng)機(jī)器人定位與路徑規(guī)劃方法上進(jìn)行研究并改良。具體研究?jī)?nèi)容如下:針對(duì)航跡推算法存在的軌跡累計(jì)誤差和傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法定位精度較差的問(wèn)題,結(jié)合已知的結(jié)構(gòu)化環(huán)境,本文給出了一種改進(jìn)的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器結(jié)合地圖匹配方法的定位方法。該方法從傳感器信息中快速提取邊界角點(diǎn)信息,建立機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型及控制輸入模型描述關(guān)系。根據(jù)特征點(diǎn)在世界坐標(biāo)系與局部坐標(biāo)系的映射關(guān)系,通過(guò)將構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型與已建模的結(jié)構(gòu)化環(huán)境信息進(jìn)行匹配確定機(jī)器人在目標(biāo)場(chǎng)景中的位姿空間狀態(tài)。路徑規(guī)劃要求機(jī)器人在運(yùn)行過(guò)程中能夠識(shí)別障礙物并且以最小或者較小的代價(jià)避開(kāi)障礙物完成自己的任務(wù)。由于室內(nèi)機(jī)器人工作場(chǎng)景地面路況較為平整且結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單,因此本文只考慮水平面層次上的路徑規(guī)劃,我們將激光傳感器感知的障礙物簡(jiǎn)化構(gòu)造為圓柱形,其水平截面為圓形。然后通過(guò)提前設(shè)定的閾值對(duì)激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)信息聚類(lèi)分析,識(shí)別障礙物的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合并運(yùn)用最小包圍圓算法構(gòu)建障礙物特征模型,然后通過(guò)將整個(gè)路徑規(guī)劃過(guò)程分解為數(shù)個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行求解,并將最小偏轉(zhuǎn)角作為驅(qū)動(dòng)力解決機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中避障與尋徑問(wèn)題。
[Abstract]:At present, the localization and obstacle avoidance methods are difficult to achieve, poor real-time, large positioning error, high system maintenance cost and so on. In view of this, this paper synthesizes the requirements of stability, real-time, feasibility and correctness of the system, aiming to study and improve the method of location and path planning of mobile robot. The specific research contents are as follows: aiming at the problem of track accumulative error and poor positioning accuracy of traditional extended Kalman filter algorithm, combined with the known structured environment, In this paper, an improved location method based on extended Kalman filter and map matching is presented. In this method, the boundary corner information is quickly extracted from the sensor information, and the robot motion model and the control input model are described. According to the mapping relationship between the feature points in the world coordinate system and the local coordinate system, the position and pose space state of the robot in the target scene is determined by matching the constructed prediction model with the structured environment information. Path planning requires the robot to identify obstacles and to avoid obstacles at a minimum or a small cost to complete its task. Because of the flat road condition and simple structure of indoor robot working scene, this paper only considers the path planning at horizontal level, and we simplify the barrier of laser sensor perception to cylinder shape. The horizontal section is circular. Then the data collected by lidar are clustered and analyzed by the threshold set in advance to identify the set of data points of obstacles and to construct the obstacle feature model by using the minimum bounding circle algorithm. Then the whole path planning process is decomposed into several sub-problems, and the minimum deflection angle is used as the driving force to solve the obstacle avoidance and path seeking problem in the process of robot operation.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：1908125