基于ROS的家庭陪护机器人自主充电系统研究与设计

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所属分类:AGV设计资料
摘要

近年来,随着机器人技术的快速发展以及社会需求的不断增加,家庭陪护机器人的相关研究和产业化进程得到了极大的促进。为了延长家庭陪护机器人的服务时间,使其工作环处于一种连续的状态,本文研发了一套基于ROS的自主充电分级对接系统,使得机器人能够在不依靠人工介入的前提下自主搜寻充电站并完成能量补给。本文首先采用改进的中值滤波算法和分割算法对激光雷达原始数据中的异常点和无效点进行预处理;然后针对编码器里程计存在累积误差的问题,设计了惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法进行数据融合;最后基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法,将处理后的激光雷达数据和里程计数据进一步融合,构建出机器人所处环境的二维占据栅格地图。由于本文采用了低成本激光雷达,其精度难以满足精确对接的要求,且家庭环境中充电站的位置可能随时发生改变,因此本文将自主充电分为近程对接和远程对接两级系统。远程对接系统以地图信息和激光雷达信息为数据源,采用自适应蒙特卡罗算法进行自身定位,并基于A*算法和DWA算法实现全局路径规划和局部路径规划,其目的主要是让机器人到达充电站附近或所在房间。近程对接则采用本文提出的基于双重优先级的红外导航算法,引导机器人驶向充电站,并完成与充电站的精确对接。最后,本文对整个自主充电系统进行了搭建,分为上位机、机器人本体和充电站三部分,每部分包括硬件设计和软件设计两方面。在此基础上,本文选取了多个场景对该系统进行了相关测试,主要包括地图构建、自主充电远程对接和近程对接测试。大量的实验结果以及实际应用表明,本文设计的自主充电系统运行稳定,有效地解决了传统方法中充电距离有限的问题,并且具有较高的对接效率、成功率、准确度和环境普适性,完全满足家庭陪护机器人的充电需求,具有较好的应用价值。

目录
基于ROS的家庭陪护机器人自主充电系统研究与设计
摘要
ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 自主充电国外研究现状
1.2.2 自主充电国内研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 章节安排

第二章 家庭陪护机器人室内SLAM

2.1 激光雷达数据预处理
2.2 基于卡尔曼滤波算法的里程计数据融合
2.2.1 里程计模型
2.2.2 惯性测量系统
2.2.3 卡尔曼滤波数据融合
2.2.4 卡尔曼滤波融合算法验证
2.3 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法
2.3.1 SLAM概率模型
2.3.2 SLAM算法实现
2.4 本章小结

第三章 家庭陪护机器人自主充电对接

3.1 基于自适应蒙特卡罗算法的机器人定位
3.1.1 算法原理
3.1.2 算法验证
3.2 自主充电远程对接
3.2.1 基于A~*算法的全局路径规划
3.2.2 基于DWA算法的局部路径规划
3.3 自主充电近程对接
3.3.1 基于双重优先级的红外导航对接算法
3.3.2 基于模糊控制的动态避障
3.4 本章小结

第四章 家庭陪护机器人自主充电系统设计与实现

4.1 系统体系结构与框架
4.2 系统硬件设计
4.2.1 运动平台结构和电机选型
4.2.2 关键传感器选型
4.2.3 相关电路设计
4.2.4 机械设计
4.3 系统软件设计
4.3.1 上位机软件设计
4.3.2 机器人本体软件设计
4.3.3 充电站软件设计
4.4 本章小结

第五章 系统测试

5.1 机器人运动平台测试
5.2 地图构建测试
5.3 自主充电远程对接测试
5.4 自主充电近程对接测试
5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文工作总结
6.2 研究前景展望
参考文献
致谢
硕士期间的科研成果
硕士期间参加的科研工作
学位论文评阅及答辩情况表

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