隨著人工智能水平的不斷提高,智能移動(dòng)機(jī)器人（Auto Guided Vehicle）得到了日益廣泛的應(yīng)用。SLAM技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人的基礎(chǔ)技術(shù),是移動(dòng)機(jī)器人在沒(méi)有先驗(yàn)信息下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自身定位和環(huán)境建圖的重要方法。激光SLAM相對(duì)于其他SLAM方法在構(gòu)建地圖的時(shí)候,精度較高,且能直接用于定位導(dǎo)航。為了提高移動(dòng)機(jī)器人在室內(nèi)活動(dòng)的智能性,本文通過(guò)基于激光SLAM和路徑規(guī)劃算法的研究,提高定位和導(dǎo)航技術(shù)的效果。研究移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)的仿真平臺(tái)ROS,分析輪式移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特性并建立了運(yùn)動(dòng)方程;建立基于激光雷達(dá)的觀測(cè)方程,建立對(duì)環(huán)境的柵格地圖,將環(huán)境地圖柵格化用于移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃;采用雷達(dá)點(diǎn)云的匹配方法,為接下來(lái)的運(yùn)動(dòng)機(jī)器人的定位導(dǎo)航提供了必備條件。開(kāi)展基于激光信息的SLAM方法研究。采用SLAM的概率模型,比較擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和粒子濾波算法的優(yōu)缺點(diǎn),分析基于粒子濾波的Gmapping算法,提出提高粒子分配權(quán)重的改進(jìn)算法,改進(jìn)Gmapping工作原理以及工作流程,提高了SALM的準(zhǔn)確性。開(kāi)展對(duì)移動(dòng)機(jī)器人路徑導(dǎo)航方法的研究。采用基于A*算法的路徑導(dǎo)航算法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行了最佳路徑規(guī)劃,引入Dubins... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

移動(dòng)機(jī)器人小車

第1章緒論-1-第1章緒論1.1課題來(lái)源本文來(lái)源于總裝預(yù)先研究項(xiàng)目——移動(dòng)機(jī)器人定位導(dǎo)航的研究。1.2研究目的和意義自20世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)人民生活水平隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提高，人們對(duì)于便利的生活需求越來(lái)越高。與此同時(shí)，中國(guó)勞動(dòng)人口數(shù)量在逐漸下降，老年人口數(shù)量在激增，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)65歲以上老年人口已經(jīng)超過(guò)1.75億，每年失去勞動(dòng)力的人口將近五百萬(wàn)，這將給咱們國(guó)家?guī)Ь薮蟮呢?fù)擔(dān)。另外，隨著制造業(yè)的發(fā)展，現(xiàn)代化的工廠也繼續(xù)通過(guò)一系列的方法減少低效重復(fù)性的勞動(dòng)。針對(duì)這一現(xiàn)象，研究出可靠的智能移動(dòng)機(jī)器人就有迫切的必要性。自上世紀(jì)八十年代以來(lái)，各項(xiàng)工程技術(shù)也有了巨大的進(jìn)步，機(jī)器人技術(shù)也逐步進(jìn)入人們的生產(chǎn)生活當(dāng)中。在制造業(yè)的工廠車間中的物料配上能替代大量的人力，自2010年起，日產(chǎn)的汽車生產(chǎn)線上普遍用上了移動(dòng)機(jī)器人給生產(chǎn)線上的工人運(yùn)送零配件[1]（如圖1-1）；在航空探索方面，美國(guó)在1997年就派出“探路者”號(hào)火星車探索火星并完美的完成了探測(cè)任務(wù)[2]。在家庭生活方面，智能掃地機(jī)器人（如圖1-2）逐漸普及，更加方便快捷的助力我們的生活。在餐廳、銀行、飛機(jī)嘗高鐵站等等地方有越來(lái)越多的服務(wù)機(jī)器人參與到社會(huì)的協(xié)作中來(lái)。移動(dòng)機(jī)器人能夠替換掉大量重復(fù)、簡(jiǎn)單的工作。在未來(lái)，隨著5G和AI技術(shù)的發(fā)展，特定功能的機(jī)器人會(huì)逐漸普及，人們的生產(chǎn)生活方式也會(huì)產(chǎn)生巨大的變化。2020年國(guó)家大力推動(dòng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這也將極大的促進(jìn)移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展。圖1-1移動(dòng)機(jī)器人小車圖1-2智能掃地機(jī)器人移動(dòng)機(jī)器人要更好的發(fā)揮作用，首要處理的就是自身位置與外界環(huán)境的關(guān)系，移動(dòng)機(jī)器人如果不能正確的判斷自己所處的環(huán)境的位置，就無(wú)法為接下來(lái)的路徑

第1章緒論-3-（1）SLAM方法的實(shí)現(xiàn)方法SLAM是移動(dòng)機(jī)器人自主行進(jìn)、智能駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)，也是自能控制領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。由于移動(dòng)機(jī)器人觀測(cè)到的環(huán)境與真實(shí)的環(huán)境之間處在著差異，為解決這一問(wèn)題，學(xué)術(shù)界通常引入概率化模型，基于馬科夫模型對(duì)SALM過(guò)程進(jìn)行概率化表達(dá)[11]�；诟怕驶乃枷耄瑢⒁苿�(dòng)機(jī)器人的位置參數(shù)和要探測(cè)的環(huán)境障礙物參數(shù)都用概率化的描述[12]，基于移動(dòng)機(jī)器人的自身運(yùn)動(dòng)位姿信息和移動(dòng)機(jī)器人的觀測(cè)信息，通過(guò)遞歸貝葉斯方法不斷的估計(jì)移動(dòng)機(jī)器人自身位姿和障礙物信息，不斷的預(yù)測(cè)和修正從而實(shí)現(xiàn)對(duì)SLAM過(guò)程的求解。如圖1-3所示。SLAM系統(tǒng)輸入控制信息和環(huán)境觀測(cè)信息，經(jīng)過(guò)不斷的狀態(tài)預(yù)測(cè)和狀態(tài)更新，最終輸出移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡和建構(gòu)環(huán)境地圖。圖1-3移動(dòng)機(jī)器人的SALM過(guò)程SLAM方法和原理傳感器基礎(chǔ)原理激光SLAM視覺(jué)SLAM參數(shù)濾波非參數(shù)濾波圖優(yōu)化圖1-4SLAM技術(shù)分類如圖1-4所示為SLAM求解的簡(jiǎn)單分類，根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人搭載不同的傳感器分類，SLAM技術(shù)可分為基于激光信息的方法與基于視覺(jué)的方法，另一方面，根據(jù)采用的不同原理，SLAM技術(shù)可分為參數(shù)濾波、非參數(shù)濾波和圖優(yōu)化三種方案。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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