發(fā)布時間：2018-05-19 01:31

  本文選題：室內機器人 + 激光傳感器��； 參考：《天津理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前定位及避障方法存在技術實現困難、實時性差、定位誤差較大,系統(tǒng)維護成本高等問題。有鑒于此,本文綜合系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性、實時性、可行性、正確性等要求,旨在對移動機器人定位與路徑規(guī)劃方法上進行研究并改良。具體研究內容如下:針對航跡推算法存在的軌跡累計誤差和傳統(tǒng)擴展卡爾曼濾波算法定位精度較差的問題,結合已知的結構化環(huán)境,本文給出了一種改進的基于擴展卡爾曼濾波器結合地圖匹配方法的定位方法。該方法從傳感器信息中快速提取邊界角點信息,建立機器人運動模型及控制輸入模型描述關系。根據特征點在世界坐標系與局部坐標系的映射關系,通過將構建的預測模型與已建模的結構化環(huán)境信息進行匹配確定機器人在目標場景中的位姿空間狀態(tài)。路徑規(guī)劃要求機器人在運行過程中能夠識別障礙物并且以最小或者較小的代價避開障礙物完成自己的任務。由于室內機器人工作場景地面路況較為平整且結構較為簡單,因此本文只考慮水平面層次上的路徑規(guī)劃,我們將激光傳感器感知的障礙物簡化構造為圓柱形,其水平截面為圓形。然后通過提前設定的閾值對激光雷達采集的數據信息聚類分析,識別障礙物的數據點集合并運用最小包圍圓算法構建障礙物特征模型,然后通過將整個路徑規(guī)劃過程分解為數個子問題進行求解,并將最小偏轉角作為驅動力解決機器人運行過程中避障與尋徑問題。
[Abstract]:At present, the localization and obstacle avoidance methods are difficult to achieve, poor real-time, large positioning error, high system maintenance cost and so on. In view of this, this paper synthesizes the requirements of stability, real-time, feasibility and correctness of the system, aiming to study and improve the method of location and path planning of mobile robot. The specific research contents are as follows: aiming at the problem of track accumulative error and poor positioning accuracy of traditional extended Kalman filter algorithm, combined with the known structured environment, In this paper, an improved location method based on extended Kalman filter and map matching is presented. In this method, the boundary corner information is quickly extracted from the sensor information, and the robot motion model and the control input model are described. According to the mapping relationship between the feature points in the world coordinate system and the local coordinate system, the position and pose space state of the robot in the target scene is determined by matching the constructed prediction model with the structured environment information. Path planning requires the robot to identify obstacles and to avoid obstacles at a minimum or a small cost to complete its task. Because of the flat road condition and simple structure of indoor robot working scene, this paper only considers the path planning at horizontal level, and we simplify the barrier of laser sensor perception to cylinder shape. The horizontal section is circular. Then the data collected by lidar are clustered and analyzed by the threshold set in advance to identify the set of data points of obstacles and to construct the obstacle feature model by using the minimum bounding circle algorithm. Then the whole path planning process is decomposed into several sub-problems, and the minimum deflection angle is used as the driving force to solve the obstacle avoidance and path seeking problem in the process of robot operation.
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：1908125