本文關(guān)鍵詞：基于Kinect深度信息的移動機(jī)器人導(dǎo)航研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著時代技術(shù)的飛速發(fā)展,移動機(jī)器人導(dǎo)航研究領(lǐng)域不斷提出新的技術(shù),本文針對移動機(jī)器人在已知環(huán)境中使用單目攝像頭、超聲波、接近開關(guān)、激光等傳感器進(jìn)行導(dǎo)航避障存在不夠靈活或價格昂貴的問題,使用微軟新發(fā)布的Kinect產(chǎn)品作為核心傳感器,以Turtlebot機(jī)器人作為實(shí)驗(yàn)平臺,研究了移動機(jī)器人在未知環(huán)境中的定位、地圖創(chuàng)建、避障及路徑規(guī)劃的相關(guān)內(nèi)容。本文大量查閱相關(guān)文獻(xiàn),描述了移動機(jī)器人導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀,并對現(xiàn)有問題進(jìn)行總結(jié)和分析,把導(dǎo)航劃分為同時定位與建圖、避障及路徑規(guī)劃兩大部分,主要研究內(nèi)容包括：第一,研究了Kinect傳感器的技術(shù)原理和深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取過程,并將點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸出為圖像,詳細(xì)闡述SLAM過程常見的幾種經(jīng)典算法的理論步驟,對比分析各種算法的優(yōu)勢,選用Gmapping功能包作為本文的實(shí)驗(yàn)支撐,并對Gmapping的幾個關(guān)鍵步驟進(jìn)行詳細(xì)的敘述；第二,研究了移動機(jī)器人的避障機(jī)制,包括檢測障礙物和局部地圖更新等,使得建圖階段可以實(shí)現(xiàn)手動控制和自動控制結(jié)合進(jìn)行,描述了路徑規(guī)劃的關(guān)鍵內(nèi)容,研究了A*算法、深度優(yōu)先算法、廣度優(yōu)先算法、Dijkstra算法的理論及步驟,并編程仿真其搜索節(jié)點(diǎn)的過程和避障及路徑規(guī)劃的過程。最后以turtlebot機(jī)器人為實(shí)驗(yàn)平臺,在Ubuntu系統(tǒng)下設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證分析特征點(diǎn)檢測和匹配、定位和制圖、避障和路徑規(guī)劃幾個方面。本文的研究成果及內(nèi)容在移動機(jī)器人導(dǎo)航領(lǐng)域?qū)儆谛碌膶?shí)現(xiàn)方法,從已知環(huán)境的循跡導(dǎo)航擴(kuò)展到未知環(huán)境中的建圖導(dǎo)航,從Windows系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)擴(kuò)展到Ubuntu Linux系統(tǒng)的應(yīng)用研究,為后面的研究打下基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：Kinect 移動機(jī)器人 SLAM 路徑規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 引言10-11
• 1.2 移動機(jī)器人應(yīng)用背景11-13
• 1.3 移動機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)13-14
• 1.3.1 移動機(jī)器人的導(dǎo)航13
• 1.3.2 同時定位與地圖創(chuàng)建13-14
• 1.3.3 路徑規(guī)劃14
• 1.4 課題的研究內(nèi)容和意義14-15
• 第2章 移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀15-23
• 2.1 移動機(jī)器人的自定位15-16
• 2.2 環(huán)境地圖的創(chuàng)建16-18
• 2.3 路徑規(guī)劃18-19
• 2.4 Kinect導(dǎo)航優(yōu)勢19-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于Kinect的SLAM方法研究23-48
• 3.1 Kinect的技術(shù)原理與特點(diǎn)23-25
• 3.1.1 Kinect技術(shù)特點(diǎn)23-24
• 3.1.2 光編碼技術(shù)24-25
• 3.2 深度信息獲取與利用25-28
• 3.2.1 深度圖像的概念25
• 3.2.2 深度成像過程25-27
• 3.2.3 深度點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取27-28
• 3.2.4 深度數(shù)據(jù)的三維重建28
• 3.3 SLAM算法分析28-35
• 3.3.1 基于Kinect的SLAM方法28-30
• 3.3.2 SLAM的通用構(gòu)架30-33
• 3.3.3 常用SLAM算法及分析33-35
• 3.3.4 本文SLAM方法選擇35
• 3.4 Gmapping實(shí)現(xiàn)過程35-46
• 3.4.1 蒙特卡羅粒子濾波36-37
• 3.4.2 深度點(diǎn)云提取37-38
• 3.4.3 基于里程計(jì)的運(yùn)動學(xué)模型38-41
• 3.4.4 基于SIFT的特征點(diǎn)檢測41-45
• 3.4.5 基于SIFT的特征點(diǎn)匹配45-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 第4章 移動機(jī)器人的避障與路徑規(guī)劃研究48-68
• 4.1 移動機(jī)器人的避障處理48-58
• 4.1.1 基于深度范圍的障礙物識別48-51
• 4.1.2 避障機(jī)制設(shè)置51-53
• 4.1.3 人工勢場法避障53-55
• 4.1.4 局部地圖更新55-57
• 4.1.5 障礙物識別測試57-58
• 4.2 路徑規(guī)劃算法研究58-63
• 4.2.1 引言58-60
• 4.2.2 啟發(fā)式A~*算法60-61
• 4.2.3 深度和廣度優(yōu)先算法路徑規(guī)劃61-62
• 4.2.4 Dijkstra算法路徑規(guī)劃62-63
• 4.3 節(jié)點(diǎn)搜索仿真63-66
• 4.4 避障和路徑規(guī)劃仿真66-67
• 4.5 本章小結(jié)67-68
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析68-81
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺簡介68-69
• 5.2 特征點(diǎn)檢測和匹配實(shí)驗(yàn)69-72
• 5.2.1 特征點(diǎn)檢測實(shí)驗(yàn)69-70
• 5.2.2 特征點(diǎn)匹配實(shí)驗(yàn)70-72
• 5.3 定位和制圖實(shí)驗(yàn)72-76
• 5.4 導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)76-81
• 5.4.1 同步運(yùn)動實(shí)驗(yàn)76-77
• 5.4.2 避障導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)77-81
• 第6章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 全文總結(jié)81
• 6.2 研究展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-88
• 致謝88-89
• 攻讀碩士期間科研成果89

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本文編號：342880