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基于多傳感器信息融合的地圖構(gòu)建和移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-07 03:02
【摘要】:隨著機(jī)器人技術(shù)水平的不斷提升,機(jī)器人逐漸在各行業(yè)表現(xiàn)出其重要的用途。移動(dòng)機(jī)器人主要的任務(wù)是在未知復(fù)雜環(huán)境中,使用自身攜帶的傳感器感知周圍環(huán)境,通過傳感器對(duì)環(huán)境的采樣構(gòu)建環(huán)境地圖,并實(shí)現(xiàn)自身定位和導(dǎo)航,即機(jī)器人的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術(shù)。于此同時(shí),數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展,使得機(jī)器人使用多種傳感器信息融合提高對(duì)環(huán)境的感知成為可能。因此基于多傳感器信息融合對(duì)移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航極具重要意義。本文首先對(duì)機(jī)器人FastSLAM算法進(jìn)行研究,并針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人使用單一傳感器對(duì)機(jī)器人位姿估計(jì)與地圖構(gòu)建時(shí)產(chǎn)生的機(jī)器人定位誤差大與構(gòu)建出的地圖精度低的問題,提出基于多傳感器數(shù)據(jù)融合和改進(jìn)的FastSLAM算法。首先將慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)數(shù)據(jù)信息與里程計(jì)信息使用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行融合,利用融合后的信息代替原來的里程計(jì)信息以提高里程計(jì)模型精度。然后使用新的里程計(jì)模型與激光的觀測(cè)模型作為FastSLAM的聯(lián)合提議分布,提高FastSLAM模型的精確性。最后改進(jìn)FastSLAM粒子濾波重采樣的方式,減緩粒子退化同時(shí)保持粒子多樣性,最終獲得較為精確的地圖。其次本文對(duì)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法進(jìn)行了研究,采用全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃結(jié)合的方式完成移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航任務(wù)。重點(diǎn)研究了全局路徑規(guī)劃方法,針對(duì)狼群算存在探索方向單一,奔走步長(zhǎng)固定和“優(yōu)勝劣汰”淘汰規(guī)則,易導(dǎo)致算法收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu)解等問題,提出一種基于改進(jìn)的狼群算法的全局路徑規(guī)劃算法。首先,引入煙花算法的爆炸煙花的探尋規(guī)則來高全局探索能力和局部探索能力。其次,改進(jìn)奔襲行為的移動(dòng)步長(zhǎng),提高奔走行為效率。最后,改進(jìn)狼群算法的更新規(guī)則增加狼群多樣性,以增強(qiáng)算法的全局尋優(yōu)能力。利用上述改進(jìn)的狼群算法結(jié)合局部路徑規(guī)劃動(dòng)態(tài)窗口算法來進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方案能夠快速規(guī)劃一條全局最優(yōu)路徑,并在實(shí)際運(yùn)行過程中躲避障礙物到達(dá)目標(biāo)位置。最后通過搭建移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)完成基于信息融合的地圖構(gòu)建和移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)。通過軟件仿真和物理實(shí)驗(yàn)表明,基于多傳感器信息融合和改進(jìn)重采樣規(guī)則的FastSLAM較傳統(tǒng)的FastSLAM能輸出更高精度的先驗(yàn)地圖且更具魯棒性。采用改進(jìn)狼群算法的全局路徑規(guī)劃算法與局部路徑規(guī)劃算法相結(jié)合的方式,能夠獲得一條較高質(zhì)量的全局路徑并實(shí)現(xiàn)自主避障,完成機(jī)器人導(dǎo)航任務(wù)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文方案的可行性與有效性。因此,本文重在改進(jìn)機(jī)器人FastSLAM算法和移動(dòng)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃方法的研究,同時(shí)又兼顧對(duì)機(jī)器人應(yīng)用,具有一定的參考價(jià)值。
【圖文】:

計(jì)算圖,計(jì)算圖


圖 2.1 ROS 計(jì)算圖.2 定位技術(shù)機(jī)器人定位技術(shù)是指機(jī)器人在未知的環(huán)境中確定自己位置的技術(shù)。機(jī)器中探測(cè)自己位置的精確性和實(shí)時(shí)性直接影響機(jī)器人地圖構(gòu)建的質(zhì)量和移導(dǎo)航的精準(zhǔn)。移動(dòng)機(jī)器人在已知環(huán)境中的定位方式主要分為絕對(duì)定位和。絕對(duì)定位是為機(jī)器人設(shè)置一列的參照信標(biāo),移動(dòng)機(jī)器人在移動(dòng)過程中,自身與這些信標(biāo)的位置關(guān)系,進(jìn)而解算出自己的位置。絕對(duì)定位主要采標(biāo)的定位、環(huán)境地圖模型匹配定位、視覺定位等方法。絕對(duì)定位方法具度高的優(yōu)點(diǎn),其缺點(diǎn)在于使用傳感器價(jià)格的昂貴,計(jì)算量大,運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)相對(duì)定位是指移動(dòng)機(jī)器人通過利用自身攜帶的傳感器獲取自身的動(dòng)態(tài)信

概率表示,后驗(yàn)概率,數(shù)學(xué)表達(dá)式,單元格


圖 2.2 柵格地圖建法首先假設(shè)柵格地圖中的柵格是一個(gè)二元表占用與空閑。用概率方式描述 ( )ip m 此外還存在一種初始狀態(tài) ( ) 0.5ip m 表示區(qū)人周邊環(huán)境不會(huì)發(fā)生改變。占用柵格地圖構(gòu)此地圖的數(shù)學(xué)表達(dá)式由下式表示:( ) ( )ip m p m建法根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)獲得的位姿信息1:tx 和激的后驗(yàn)概率,由于單元格之間相互獨(dú)立,因驗(yàn)概率表示如下:1: 1: 1: 1:( | , ) ( | , )t t i t tip m x z p m z x
【學(xué)位授予單位】:重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TP242;TP212

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本文編號(hào):2700733

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