隨著機器人技術(shù)的不斷成熟,并推廣使用,室內(nèi)移動機器人已經(jīng)成為一類常見的產(chǎn)品,其中最有代表性的是室內(nèi)掃地機器人。掃地機器人一經(jīng)推出便廣受歡迎,成為市場爭相開發(fā)的熱點項目。在不斷升級的掃地機器人中,室內(nèi)定位系統(tǒng)是最為重要的一環(huán)。本課題以此為背景進行室內(nèi)移動機器人的定位系統(tǒng)研究,研究基于粒子濾波算法的定位算法,通過將數(shù)據(jù)匹配算法和RBPF粒子濾波算法進行融合,從而優(yōu)化粒子建議分布函數(shù)。另外提出了基于激光雷達數(shù)據(jù)線性化表達的快速配準算法,使得雷達數(shù)據(jù)匹配耗時減少,從而提高改進定位算法的實時性。論文主要從事以下工作:構(gòu)建機器人的運動模型,包括里程計模型和基于激光雷達的環(huán)境表達模型。研究現(xiàn)有的室內(nèi)地圖表達的方式,探究柵格地圖的構(gòu)建方法。從激光雷達傳感器中獲取掃描數(shù)據(jù),針對傳統(tǒng)ICP算法的計算耗時長、實時性差的問題,提出通過點云數(shù)據(jù)線性化表述方法和基于此方法實現(xiàn)的幀間點云快速配準方法。點云的線性化表達包括進行點云的劃分和直線擬合,根據(jù)室內(nèi)環(huán)境的結(jié)構(gòu)特點,從線性表達信息中提取環(huán)境的主方向角,以此作為快速點云配準的條件。通過MTLAB仿真驗證了改進配準方法的有效性,試驗結(jié)果表明改進算法平均用時為傳統(tǒng)IC... 

【文章來源】：東北石油大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
創(chuàng)新點摘要
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 SLAM定位方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 SLAM技術(shù)產(chǎn)品現(xiàn)狀
    1.3 課題關(guān)鍵問題
    1.4 論文主要內(nèi)容
第二章 機器人運動模型與地圖構(gòu)建方法
    2.1 引言
    2.2 機器人使用傳感器
        2.2.1 里程計
        2.2.2 激光雷達
    2.3 機器人運動模型建立
    2.4 環(huán)境地圖構(gòu)建
        2.4.1 地圖構(gòu)建方法
        2.4.2 柵格地圖構(gòu)建
    2.5 本章小結(jié)
第三章 激光雷達數(shù)據(jù)處理
    3.1 引言
    3.2 激光雷達驅(qū)動與數(shù)據(jù)提取
    3.3 無效點去除與坐標轉(zhuǎn)換
    3.4 特征提取
        3.4.1 數(shù)據(jù)分段
        3.4.2 線段分割
        3.4.3 特征表達
    3.5 雷達數(shù)據(jù)匹配
        3.5.1 ICP匹配算法
        3.5.2 改進配準算法
    3.6 仿真試驗結(jié)果分析
        3.6.1 數(shù)據(jù)特征試驗
        3.6.2 旋轉(zhuǎn)匹配仿真
        3.6.3 角點匹配
        3.6.4 多組試驗結(jié)果
        3.6.5 對比試驗
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于粒子濾波的SLAM技術(shù)研究
    4.1 引言
    4.2 粒子濾波器原理
        4.2.1 貝葉斯濾波原理
        4.2.2 蒙特卡洛采樣
        4.2.3 重要性采樣
        4.2.4 重采樣
        4.2.5 粒子濾波算法基本流程
    4.3 RBPF粒子濾波的SLAM算法
        4.3.1 傳統(tǒng)RBPF粒子濾波算法
        4.3.2 將匹配算法融合的改進RBPF算法
    4.4 試驗分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 移動機器人定位試驗
    5.1 引言
    5.2 試驗平臺介紹
        5.2.1 機器人結(jié)構(gòu)
        5.2.2 軟件開發(fā)平臺
    5.3 試驗
        5.3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        5.3.2 試驗結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
發(fā)表文章目錄
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進ICP算法的點云拼接方法[J]. 楊杰,盧鈺仁,田穎,呂曉玲.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(09)
[2]基于螢火蟲算法優(yōu)化的Gmapping研究[J]. 鄭兵,陳世利,劉蓉.  計算機工程. 2018(09)
[3]環(huán)境特征自適應(yīng)激光雷達數(shù)據(jù)分割方法[J]. 杜玉紅,王鵬,史屹君,王璐瑤,趙地.  紅外與激光工程. 2018(08)
[4]一種有效的自主機器人迭代最近點定位算法[J]. 楊晶東,孫磊明,邵雨婕,師艷偉.  機械工程學(xué)報. 2018(15)
[5]基于局部特征的點云配準算法[J]. 趙夫群,周明全,耿國華.  圖學(xué)學(xué)報. 2018(03)
[6]地圖匹配輔助的KF-PF室內(nèi)定位算法模型[J]. 趙文曄,高井祥,李增科,姚一飛.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2018(05)
[7]兩種基于激光雷達的SLAM算法最優(yōu)參數(shù)分析[J]. 高文研,平雪良,貝旭穎,陳威.  傳感器與微系統(tǒng). 2018(04)
[8]一種改進的RBPF激光SLAM算法[J]. 張亞楠,孫豐財,史旭華.  無線通信技術(shù). 2017(04)
[9]基于激光掃描測距的機器人粒子濾波定位技術(shù)研究[J]. 戈廣雙,李子龍,楊凱,馬瑞鑫.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(12)
[10]基于SLAM的移動機器人自主返航控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 高波,施家棟,王建中,閆國棟.  機器人技術(shù)與應(yīng)用. 2017(05)

博士論文
[1]基于激光雷達的室內(nèi)AGV地圖創(chuàng)建與定位方法研究[D]. 滿增光.南京航空航天大學(xué) 2014
[2]激光成像雷達目標識別算法研究[D]. 陳曉清.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于激光雷達的即時定位與制圖技術(shù)[D]. 魏楊.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于激光雷達的室內(nèi)同步建圖與定位系統(tǒng)研究[D]. 劉怡曉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于車載多激光雷達的地圖構(gòu)建與障礙物檢測[D]. 林輝.浙江大學(xué) 2017
[4]基于激光傳感器室內(nèi)機器人自主導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 趙鈺.天津理工大學(xué) 2017
[5]基于ROS平臺的室內(nèi)定位算法設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 雷碧波.浙江理工大學(xué) 2017
[6]基于激光雷達的室內(nèi)機器人SLAM研究[D]. 李昀澤.華南理工大學(xué) 2016
[7]基于激光雷達的移動機器人定位方法研究[D]. 張浩.南京航空航天大學(xué) 2016
[8]激光成像雷達特征相關(guān)跟蹤算法研究[D]. 熊衛(wèi)華.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[9]基于ROS的自主式救援機器人SLAM和導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D]. 祝甜一.東南大學(xué) 2015
[10]基于激光測距儀的室內(nèi)機器人SLAM研究[D]. 彭晟遠.武漢科技大學(xué) 2012



本文編號：3552195