移動(dòng)機(jī)器人室內(nèi)環(huán)境下自主導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2023-03-24 23:39
當(dāng)前來(lái)自室內(nèi)場(chǎng)景的全自主機(jī)器人的應(yīng)用需求日益增多,代表性的產(chǎn)品包括家用的掃地機(jī)器人、工作在酒店、商場(chǎng)、餐廳、醫(yī)院等環(huán)境的室內(nèi)配送機(jī)器人,以及用于廠房?jī)?nèi)部巡檢安保的專用機(jī)器人等。本課題目的是設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向室內(nèi)環(huán)境的移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng),開(kāi)發(fā)集機(jī)器人底盤(pán)、感知系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)于一體的全自主移動(dòng)機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)傳感器信息的實(shí)時(shí)獲取與處理,并通過(guò)自主探索完成室內(nèi)地圖的可靠構(gòu)建,從而為移動(dòng)機(jī)器人的自主路徑規(guī)劃提供支持。本文在機(jī)器人操作系統(tǒng)(Robot Operation System,ROS)的框架下設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)機(jī)器人自主導(dǎo)航系統(tǒng),該系統(tǒng)主要分為自主環(huán)境探索及建圖和路徑規(guī)劃兩個(gè)部分,主要解決機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下的探索與路徑規(guī)劃問(wèn)題。本文基于部分可觀測(cè)的馬爾可夫決策過(guò)程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)實(shí)現(xiàn)環(huán)境探索,以信息熵作為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),對(duì)觀測(cè)模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)進(jìn)行構(gòu)建,并在此基礎(chǔ)上使用了蒙特卡洛搜索法對(duì)POMDP的值近似求解,同時(shí)使用基于Rao-Blackwellized粒子濾波算法進(jìn)行同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneou...
【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 環(huán)境探索研究現(xiàn)狀
1.2.2 SLAM研究現(xiàn)狀
1.2.3 路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作和章節(jié)安排
2 基于ROS的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 ROS系統(tǒng)架構(gòu)
2.1.1 文件系統(tǒng)級(jí)
2.1.2 ROS計(jì)算圖級(jí)
2.1.3 ROS開(kāi)源社區(qū)級(jí)
2.2 運(yùn)動(dòng)模型
2.3 觀測(cè)模型
2.4 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案
2.5 本章小節(jié)
3 室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人自主探索和地圖構(gòu)建
3.1 環(huán)境模型構(gòu)建
3.2 基于POMDP算法的環(huán)境探索
3.2.1 基于POMDP算法的探索方法
3.2.2 基于信息熵的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)
3.2.3 觀測(cè)模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)
3.2.4 POMDP近似求解
3.3 地圖構(gòu)建
3.3.1 基于粒子濾波的SLAM算法
3.3.2 改進(jìn)提議分布的自適應(yīng)重采樣
3.4 本章小節(jié)
4 基于柵格地圖的路徑規(guī)劃
4.1 基于改進(jìn)A*算法的全局路徑規(guī)劃
4.1.1 A*算法改進(jìn)
4.1.2 路徑平滑處理
4.2 基于改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口法的局部路徑規(guī)劃
4.2.1 采樣速度空間
4.2.2 基于全局路徑的改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口法
4.3 自主巡航的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.3.1 坐標(biāo)名稱標(biāo)記
4.3.2 巡航路線設(shè)置
4.4 本章小節(jié)
5 系統(tǒng)功能測(cè)試
5.1 測(cè)試環(huán)境介紹
5.1.1 仿真測(cè)試環(huán)境
5.1.2 真實(shí)測(cè)試環(huán)境
5.2 功能測(cè)試
5.2.1 探索環(huán)境模型構(gòu)建測(cè)試
5.2.2 環(huán)境探索算法測(cè)試
5.2.3 地圖構(gòu)建測(cè)試
5.2.4 改進(jìn)的A*算法測(cè)試
5.2.5 改進(jìn)的動(dòng)態(tài)窗口法測(cè)試
5.2.6 自主巡航測(cè)試
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
本文編號(hào):3770083
【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 環(huán)境探索研究現(xiàn)狀
1.2.2 SLAM研究現(xiàn)狀
1.2.3 路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作和章節(jié)安排
2 基于ROS的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)
2.1 ROS系統(tǒng)架構(gòu)
2.1.1 文件系統(tǒng)級(jí)
2.1.2 ROS計(jì)算圖級(jí)
2.1.3 ROS開(kāi)源社區(qū)級(jí)
2.2 運(yùn)動(dòng)模型
2.3 觀測(cè)模型
2.4 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案
2.5 本章小節(jié)
3 室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人自主探索和地圖構(gòu)建
3.1 環(huán)境模型構(gòu)建
3.2 基于POMDP算法的環(huán)境探索
3.2.1 基于POMDP算法的探索方法
3.2.2 基于信息熵的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)
3.2.3 觀測(cè)模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)
3.2.4 POMDP近似求解
3.3 地圖構(gòu)建
3.3.1 基于粒子濾波的SLAM算法
3.3.2 改進(jìn)提議分布的自適應(yīng)重采樣
3.4 本章小節(jié)
4 基于柵格地圖的路徑規(guī)劃
4.1 基于改進(jìn)A*算法的全局路徑規(guī)劃
4.1.1 A*算法改進(jìn)
4.1.2 路徑平滑處理
4.2 基于改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口法的局部路徑規(guī)劃
4.2.1 采樣速度空間
4.2.2 基于全局路徑的改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口法
4.3 自主巡航的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
4.3.1 坐標(biāo)名稱標(biāo)記
4.3.2 巡航路線設(shè)置
4.4 本章小節(jié)
5 系統(tǒng)功能測(cè)試
5.1 測(cè)試環(huán)境介紹
5.1.1 仿真測(cè)試環(huán)境
5.1.2 真實(shí)測(cè)試環(huán)境
5.2 功能測(cè)試
5.2.1 探索環(huán)境模型構(gòu)建測(cè)試
5.2.2 環(huán)境探索算法測(cè)試
5.2.3 地圖構(gòu)建測(cè)試
5.2.4 改進(jìn)的A*算法測(cè)試
5.2.5 改進(jìn)的動(dòng)態(tài)窗口法測(cè)試
5.2.6 自主巡航測(cè)試
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果
本文編號(hào):3770083
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