隨著計算機(jī)技術(shù)和智能化技術(shù)的快速發(fā)展,移動機(jī)器人被應(yīng)用到了多種領(lǐng)域,用于幫助人類完成各類工作,而能夠?qū)崿F(xiàn)對外部環(huán)境的動態(tài)感知與實(shí)時定位,并以此進(jìn)行導(dǎo)航,是機(jī)器人自主移動的關(guān)鍵,具有重要的研究意義。本文以四Mecanum輪全向移動機(jī)器人為研究對象,分析并設(shè)計了基于ROS的激光雷達(dá)定位導(dǎo)航系統(tǒng)。首先,在ROS開發(fā)平臺下,根據(jù)層次化、模塊化的思想建立了基于混合硬件架構(gòu)的全向移動機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)的總體設(shè)計框架,進(jìn)而建立了本系統(tǒng)涉及到的全部數(shù)學(xué)模型。其次,分別研究了擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法和無跡卡爾曼濾波(UKF)算法用于解決移動機(jī)器人同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)問題的基本原理,并在MATLAB中進(jìn)行了仿真分析;結(jié)果表明,基于UKF的SLAM算法位姿誤差估計相對更小,增加路標(biāo)數(shù)或降低機(jī)器人的移動速度均可以提高定位精度。通過引入粒子濾波器,重點(diǎn)研究了基于粒子濾波的Fast-SLAM算法,并在MATLAB建立的虛擬環(huán)境下進(jìn)行了仿真實(shí)驗;結(jié)果表明,Fast-SLAM算法對所研究機(jī)器人的位姿估計誤差最小,可用作是解決本文所研究機(jī)器人SLAM問題的最終方法。然后,設(shè)計了本文所研究機(jī)器人的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng);主要介紹了硬件模塊的參數(shù)性能及工作原理,并設(shè)計了模塊間的通信方式;針對Mecanum輪容易打滑造成里程計累計誤差大的問題,利用EKF算法將IMU信息與里程計信息融和來估計機(jī)器人位姿;設(shè)計編寫了激光雷達(dá)、電機(jī)等模塊的驅(qū)動控制程序,并進(jìn)行了測試實(shí)驗;分析了A*全局路徑規(guī)劃算法和DWA局部路徑規(guī)劃算法的基本步驟,并在ROS環(huán)境下進(jìn)行了物理仿真,驗證了所設(shè)計算法的有效性。最后,完成了全向移動機(jī)器人平臺的系統(tǒng)搭建和程序調(diào)試,測試了其全向移動功能、長廊及室內(nèi)環(huán)境下的定位與地圖構(gòu)建能力、室內(nèi)環(huán)境中的全局導(dǎo)航功能、局部避障功能。一方面測試了全向移動機(jī)器人的定位導(dǎo)航能力,另一方面驗證了本文所采用的定位導(dǎo)航算法、多傳感器融合算法的可行性。圖[97]表[8]參[79]
【學(xué)位單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242
【部分圖文】：

圖 1 Shakey 機(jī)器人Fig.1 Shakey robot算機(jī)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時微相關(guān)研究者開始逐步將多傳感器技年代，世界上涌現(xiàn)出眾多的機(jī)器研究重點(diǎn)，該時期的浪潮同時使得的學(xué)科也變得更加廣泛，就在198概率 SLAM 問題[6]第一次被提出進(jìn)一步研究[7-9]。LAM技術(shù)獲得了更大的發(fā)展，目SLAM）和基于深度視覺的 SLAM備是當(dāng)前較為主流的深度視覺攝

圖中上方兩個設(shè)備是當(dāng)前較為主流的深度視覺攝像頭，下方兩個設(shè)備則都是常用的激光雷達(dá)。圖 2 深度攝像頭與激光雷達(dá)Fig.2 Depth camera and laser radar2007 年機(jī)器人技術(shù)公司 Willow Garage 的個人機(jī)器人項目（Personal RobotsProgram）和斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗室的項目之間的合作促使了 ROS（RobotOperating System）系統(tǒng)的誕生[10]。如圖 3 所示，這是世界上第一個基于 ROS 機(jī)器

統(tǒng)的智能服務(wù)機(jī)器人 PR2，同時隨著 ROS 的發(fā)展，PR2 機(jī)器人也變化。2010年 ROS的 1.0 版本正式發(fā)行，近幾年 ROS發(fā)展出了多種不方還設(shè)計出了幾種基于 ROS的機(jī)器人移動平臺，開源并面向市場，圖 4 所示的 Turtlebot 機(jī)器人，它是目前最為人知曉的 ROS機(jī)器人開被國內(nèi)外各大研究機(jī)構(gòu)和高校所使用。在 2017年 12月，ROS的 2.0 entApalone）得以推出，該版本廣泛使用 C++ 11，而不是之前版本的on 版本也要求至少是 3.5 及以后的版本，總體架構(gòu)也做了很大的改變研究者[11-13]開始關(guān)注 ROS 在機(jī)器人開發(fā)中的應(yīng)用問題。
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 徐玲玲;趙永芳;井孝功;;狄拉克δ函數(shù)[J];大學(xué)物理;2010年08期

2 王小旭;趙琳;夏全喜;郝勇;;基于Unscented變換的強(qiáng)跟蹤濾波器[J];控制與決策;2010年07期

3 王一治;常德功;;Mecanum四輪全方位系統(tǒng)的運(yùn)動性能分析及結(jié)構(gòu)形式優(yōu)選[J];機(jī)械工程學(xué)報;2009年05期

4 武二永;項志宇;沈敏一;劉濟(jì)林;;大規(guī)模環(huán)境下基于激光雷達(dá)的機(jī)器人SLAM算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2007年12期

5 厲茂海;洪炳熔;羅榮華;;用改進(jìn)的Rao-Blackwellized粒子濾波器實(shí)現(xiàn)移動機(jī)器人同時定位和地圖創(chuàng)建[J];吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2007年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 繆志強(qiáng);自主移動機(jī)器人運(yùn)動控制與協(xié)調(diào)方法研究[D];湖南大學(xué);2016年

2 白陽;重心自調(diào)整的全方位運(yùn)動輪椅機(jī)器人技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2016年

3 滿增光;基于激光雷達(dá)的室內(nèi)AGV地圖創(chuàng)建與定位方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

4 王建彬;四輪全向移動機(jī)器人的運(yùn)動控制與運(yùn)動規(guī)劃研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張宇飛;基于全方位移動平臺運(yùn)動控制系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2018年

2 高慧聰;基于非線性濾波的再入式目標(biāo)參數(shù)估計方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2018年

3 王志榮;基于ROS移動機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D];長安大學(xué);2018年

4 胡志遠(yuǎn);基于2D激光雷達(dá)的移動機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究[D];廣西大學(xué);2017年

5 魏楊;基于激光雷達(dá)的即時定位與制圖技術(shù)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

6 王德智;基于ROS的慣性導(dǎo)航和視覺信息融合的移動機(jī)器人定位研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

7 王超;室內(nèi)全向移動機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計及導(dǎo)航方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

8 李延炬;移動機(jī)器人的室內(nèi)地圖創(chuàng)建及其實(shí)現(xiàn)[D];西南科技大學(xué);2017年

9 鄭瀟峰;基于ROS的移動機(jī)器人室內(nèi)激光導(dǎo)航研究[D];重慶郵電大學(xué);2017年

10 徐航宇;倉儲搬運(yùn)機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2017年

本文編號：2856737