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移動(dòng)式家居服務(wù)機(jī)器人的自主導(dǎo)航研究及實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2018-05-21 17:04

  本文選題:同步定位與地圖構(gòu)建 + 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型; 參考:《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文


【摘要】:隨著機(jī)器人領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)持續(xù)發(fā)展,機(jī)器人技術(shù)中,同步定位與地圖構(gòu)建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)獲得了研究者的高度重視。快速并且魯棒的特征提取、精確并且穩(wěn)定的特征匹配、有效的閉環(huán)檢測以及高效的全局優(yōu)化算法,這些技術(shù)一直是這個(gè)領(lǐng)域研究探索的重中之重;然而機(jī)器人技術(shù)在工程方面的應(yīng)用主要集中在低廉傳感器情況下高精度并且高魯棒性的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。最近,Rao-Blackwellised Particle Filter(RBPF)已經(jīng)變成了一種解決SLAM問題很有效的方法。此方法使用粒子濾波,其中每個(gè)粒子承載了一個(gè)地獨(dú)立的環(huán)境地圖。因此,關(guān)鍵問題是如何減少粒子的數(shù)量。對于局部路徑規(guī)劃,執(zhí)行避障時(shí),傳統(tǒng)的Elastic Band算法依據(jù)最短路徑的思想改變由全局規(guī)劃器生成的路徑。但是此方法僅僅考慮了環(huán)境的動(dòng)態(tài)性,而沒有考慮任何機(jī)器人相關(guān)的動(dòng)態(tài)約束,因此產(chǎn)生的局部軌跡不是最優(yōu)的。本文基于基本的Rao-Blackwellised Particle Filter(RBPF)算法給出了一個(gè)計(jì)算精確的提議分布的方法,此方法考慮了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和最近時(shí)刻的觀測值。它有效減小了預(yù)測過程中機(jī)器人位姿的不確定性。此外,設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)重采樣操作,這很大程度上減小了粒子退化的風(fēng)險(xiǎn)。針對EB算法的問題,本文中給出了“Timed Elastic Band”(TEB)方法。此方法通過改變由全局規(guī)劃生成的初始路徑優(yōu)化機(jī)器人局部軌跡。在軌跡優(yōu)化中所考慮的目標(biāo)函數(shù)包括軌跡執(zhí)行時(shí)間,與障礙物之間的距離,通過的路徑點(diǎn)和需要遵守的機(jī)器人動(dòng)力,運(yùn)動(dòng)和幾何約束。TEB明確地考慮運(yùn)動(dòng)的時(shí)間和空間方面,例如受限的機(jī)器人速度和加速度。軌跡規(guī)劃算法實(shí)時(shí)的執(zhí)行,例如TEB實(shí)時(shí)的處理動(dòng)態(tài)的障礙物和運(yùn)動(dòng)約束。TEB問題公式化為一個(gè)量化的多目標(biāo)優(yōu)化問題。大多數(shù)目標(biāo)函數(shù)是局部的并且僅僅和幾個(gè)連續(xù)的機(jī)器人狀態(tài)有關(guān)。這個(gè)局部性產(chǎn)生一個(gè)稀疏的系統(tǒng)矩陣,因此可以使用快速的并且有效的優(yōu)化方法例如G2O框架解決TEB問題。G2O稀疏系統(tǒng)解算器已被應(yīng)用到視覺SLAM問題中。這有助于G2O框架在TEB軌跡改變中的應(yīng)用。最后在實(shí)際環(huán)境中驗(yàn)證說明文中使用的算法是魯棒并且很有效。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的完全自主性,本文中研究了一種基于邊緣概念的自主搜索方法,邊緣位于開放空間和未搜索空間之間的邊界上。通過移動(dòng)機(jī)器人不斷地移動(dòng)到新的邊緣,機(jī)器人能夠持續(xù)地?cái)U(kuò)展地圖,直到環(huán)境中所有區(qū)域均被搜索為止。最后,通過仿真和使用真實(shí)的機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)獲得的結(jié)果可知,均說明了改進(jìn)的RBPF SLAM算法在減少粒子數(shù)方面的優(yōu)勢,表明了TEB算法是魯棒的并且能夠?qū)崟r(shí)的生成有效的局部最優(yōu)軌跡,證明了基于邊緣檢測搜索算法相對于沿墻行走的優(yōu)勢。
[Abstract]:With the continuous development of the related technologies in the field of robotics, synchronous localization and map building have attracted great attention from researchers. Fast and robust feature extraction, accurate and stable feature matching, efficient closed-loop detection and efficient global optimization are the most important technologies in this field. However, the applications of robotics in engineering are mainly focused on the design and application of high precision and robustness in the case of low cost sensors. Recently, Rao-Blackwellised Particle filter has become an effective solution to the SLAM problem. This method uses particle filtering, where each particle carries an independent map of the environment. The key question, therefore, is how to reduce the number of particles. For local path planning, when obstacle avoidance is performed, the traditional Elastic Band algorithm changes the path generated by the global planner according to the idea of the shortest path. But this method only considers the dynamic nature of the environment and does not take into account any dynamic constraints related to the robot, so the local trajectory generated is not optimal. Based on the basic Rao-Blackwellised Particle filter (RBPF) algorithm, this paper presents a method to calculate the exact proposed distribution, which takes into account the motion state of the robot and the observations at the nearest moment. It effectively reduces the uncertainty of robot pose in the prediction process. In addition, an adaptive resampling operation is designed, which greatly reduces the risk of particle degradation. In order to solve the problem of EB algorithm, the "Timed Elastic Band" method is presented in this paper. This method optimizes the local trajectory of the robot by changing the initial path generated by the global planning. Objective functions considered in trajectory optimization include trajectory execution time, distance from obstacles, passing path points and robot dynamics to be observed, motion and geometric constraints. TEB explicitly considers the temporal and spatial aspects of motion. For example, the speed and acceleration of a restricted robot. The real-time execution of trajectory planning algorithms, such as TEB real-time processing of dynamic obstacles and motion constraints. TEB problem formulated as a quantized multi-objective optimization problem. Most objective functions are local and relate only to several consecutive robot states. This locality produces a sparse system matrix, so fast and efficient optimization methods such as the G2O framework can be used to solve the TEB problem. The G2O sparse system solver has been applied to the visual SLAM problem. This is helpful to the application of G 2O framework in TEB trajectory change. Finally, the algorithm used in the actual environment is proved to be robust and effective. In order to realize the complete autonomy of the robot, an autonomous search method based on the edge concept is studied in this paper. The edge is located on the boundary between the open space and the unsearched space. By moving continuously to the new edge, the robot can continuously expand the map until all areas in the environment are searched. Finally, the results of simulation and experiments with real robots show that the improved RBPF SLAM algorithm has the advantages of reducing the number of particles. It is shown that the TEB algorithm is robust and can generate effective local optimal trajectory in real time. It is proved that the edge detection based search algorithm is superior to the moving along the wall.
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TP242

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本文編號:1920033

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