近年來,人工智能及其機(jī)器人技術(shù)高速發(fā)展,移動機(jī)器人性能不斷地完善,移動機(jī)器人的應(yīng)用范圍大為擴(kuò)展。與此同時,隨著信息時代的到來,信息融合技術(shù)成為一項重要的技術(shù),并且在機(jī)器人領(lǐng)域得到廣泛地應(yīng)用。因此,對基于信息融合的移動機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航研究具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價值。在機(jī)器人操作系統(tǒng)的平臺上,本文采用里程計、慣性測量單元和激光傳感器完成基于信息融合的移動機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計。本文首先在移動機(jī)器人的FastSLAM（Fast Simultaneous Localization And Mapping）算法研究中,針對采用單一傳感器的FastSLAM算法所存在的構(gòu)建地圖精度較低的問題,提出一種基于信息融合的改進(jìn)FastSLAM算法,改進(jìn)算法采用擴(kuò)展卡爾曼濾波信息融合算法將里程計數(shù)據(jù)與慣性測量單元數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,為提議分布提供更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),在粒子重采樣階段中,采用改進(jìn)QPSO（Quantumbehaved Particle Swarm Optimization,量子行為粒子群優(yōu)化）算法,在QPSO算法中的粒子位置更新公式中,引入基于粒子適應(yīng)度值的動態(tài)閾值,根據(jù)閾值的劃分對相應(yīng)的粒子進(jìn)行... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 移動機(jī)器人信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 移動機(jī)器人SLAM技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.4 移動機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 論文主要研究內(nèi)容
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第2章 基于信息融合的移動機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)方案設(shè)計
    2.1 移動機(jī)器人導(dǎo)航相關(guān)技術(shù)
        2.1.1 機(jī)器人定位技術(shù)
        2.1.2 地圖構(gòu)建技術(shù)
        2.1.3 路徑規(guī)劃技術(shù)
    2.2 ROS技術(shù)
        2.2.1 計算圖級層
        2.2.2 文件系統(tǒng)層
    2.3 移動機(jī)器人多傳感器信息融合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計
        2.3.1 柵格地圖模型
        2.3.2 傳感器模型
        2.3.3 導(dǎo)航總體框架設(shè)計
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于信息融合的改進(jìn)SLAM算法
    3.1 SLAM原理
    3.2 信息融合理論基礎(chǔ)
    3.3 粒子濾波基本原理
        3.3.1 貝葉斯濾波
        3.3.2 基于蒙特卡羅方法的重要性采樣
        3.3.3 序列重要性采樣
        3.3.4 重采樣技術(shù)
    3.4 基于RBPF的 FAST-SLAM算法
    3.5 改進(jìn)的FAST-SLAM算法
        3.5.1 基于EKF的信息融合
        3.5.2 基于改進(jìn)QPSO算法的重采樣
        3.5.3 改進(jìn)算法流程
    3.6 實驗結(jié)果及分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于全局規(guī)劃與局部規(guī)劃相結(jié)合的改進(jìn)路徑規(guī)劃方法
    4.1 Dijstra算法和改進(jìn)QPSO算法相結(jié)合的全局路徑規(guī)劃方法
        4.1.1 Dijstra算法原理
        4.1.2 改進(jìn)QPSO算法
        4.1.3 基于QPSO和 Dijstra算法路徑規(guī)劃算法流程
        4.1.4 實驗結(jié)果及分析
    4.2 改進(jìn)人工勢場法算法的局部路徑規(guī)劃方法
        4.2.1 人工勢場法原理
        4.2.2 模糊控制算法
        4.2.3 改進(jìn)的人工勢場算法
        4.2.4 基于人工勢場法與模糊控制算法相結(jié)合的路徑規(guī)劃算法流程
        4.2.5 實驗結(jié)果及分析
    4.3 基于全局與局部相結(jié)合的改進(jìn)路徑規(guī)劃
        4.3.1 基于全局與局部相結(jié)合的路徑規(guī)劃算法
        4.3.2 ROS上基于全局與局部相結(jié)合的路徑規(guī)劃實驗結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于信息融合的移動機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)軟硬件平臺
        5.1.1 系統(tǒng)硬件平臺
        5.1.2 系統(tǒng)軟件平臺
    5.2 導(dǎo)航控制策略
    5.3 移動機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.3.1 系統(tǒng)軟硬件平臺調(diào)試
        5.3.2 配置和封裝地圖構(gòu)建和路徑規(guī)劃功能包
        5.3.3 基于信息融合的改進(jìn)重采樣的FAST-SLAM算法構(gòu)建先驗地圖
        5.3.4 基于先驗地圖的導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.4 導(dǎo)航實驗及結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于人工離線特征庫的室內(nèi)機(jī)器人雙目定位[J]. 張智,張磊,蘇麗,郭文縣.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2017(12)
[2]基于一種改進(jìn)A*算法的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 孫煒,呂云峰,唐宏偉,薛敏.  湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[3]基于動態(tài)反饋A~*蟻群算法的平滑路徑規(guī)劃方法[J]. 黃辰,費繼友,劉洋,李花,劉曉東.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報. 2017(04)
[4]改進(jìn)QPSO和Morphin算法下移動機(jī)器人混合路徑規(guī)劃[J]. 伍永健,陳躍東,陳孟元.  電子測量與儀器學(xué)報. 2017(02)
[5]一種動態(tài)搜索策略的蟻群算法及其在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 游曉明,劉升,呂金秋.  控制與決策. 2017(03)
[6]基于高斯分布重采樣的Rao-Blackwellized粒子濾波SLAM算法[J]. 張毅,鄭瀟峰,羅元,龐冬雪.  控制與決策. 2016(12)
[7]基于多傳感器信息融合的機(jī)器人姿態(tài)測量系統(tǒng)[J]. 楊丹,劉小平,胡凌燕.  計算機(jī)工程與設(shè)計. 2016(06)
[8]基于優(yōu)化RBPF的同時定位與地圖構(gòu)建[J]. 羅元,蘇琴,張毅,鄭瀟峰.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(05)
[9]基于復(fù)雜環(huán)境非均勻建模的蟻群路徑規(guī)劃[J]. 卜新蘋,蘇虎,鄒偉,王鵬,周海.  機(jī)器人. 2016(03)
[10]機(jī)器人球面單徑容積FastSLAM算法[J]. 朱奇光,袁梅,王梓巍,陳穎,陳衛(wèi)東.  機(jī)器人. 2015(06)

博士論文
[1]基于異類傳感器信息融合的目標(biāo)跟蹤理論與方法研究[D]. 王琪龍.北京交通大學(xué) 2017
[2]多源信息融合技術(shù)在鋼結(jié)構(gòu)斜拉橋狀態(tài)評估中的應(yīng)用研究[D]. 劉小玲.東南大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于多傳感器信息融合的迎賓機(jī)器人避障問題研究[D]. 蘇衍保.山東科技大學(xué) 2017
[2]基于ROS的移動機(jī)器人室內(nèi)激光導(dǎo)航研究[D]. 鄭瀟峰.重慶郵電大學(xué) 2017
[3]基于多傳感器信息融合的移動機(jī)器人避障研究[D]. 楊小菊.沈陽理工大學(xué) 2017
[4]基于多傳感器信息融合的汽車防盜系統(tǒng)設(shè)計[D]. 陳功.哈爾濱理工大學(xué) 2016



本文編號：2922434