移动机器人的同时建图与定位研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

随着科学技术的发展,机器人的出现改变了人类传统的生产和生活模式,为人类社会、人们生活和工作提供了极大的便利。移动机器人作为一类典型的机器人,随着科技的发展而出现与时俱进的趋势,逐步从简单的手动控制模式向智能型移动机器人发展。为了使移动机器人更加智能化,移动机器人同时定位与建图(SLAM)的概念被随之提出,并且一直被认为是移动机器人领域的核心问题。当移动机器人实现定位与建图功能之后,它可以利用构建的环境地图执行特定的任务,比如室内清洁、场地救援以及物料运输等。此外,以移动机器人SLAM研究为基础,可以扩展到更多的领域,比如无人车的研究以及空间三维建图等。本文基于室内移动机器人SLAM进行研究。首先,分析研究了SLAM的发展历程,总结了国内外激光SLAM以及视觉SLAM的研究理论与研究成果。其次,研究了SLAM环节相关的基本理论,并搭建了移动机器人的系统模型。其中主要对基于粒子滤波的SLAM算法进行研究,并在MATLAB环境中进行仿真分析。然后,基于Kobuki基座在ROS平台中构建了移动机器人SLAM框架、移动机器人利用已知环境进行导航的框架、移动机器人在未知环境中进行导航的框架,并设计了相应的程序,最后进行实验测试。最后,设计了实验方案测试不同传感器观测对移动机器人SLAM的影响,并对结果进行分析。然后基于实验结果,提出了基于激光SLAM的移动机器人的改进实现方法,并进行了实验测试。

论文目录

摘要
Abstract

第1章 绪论

1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 课题研究背景
1.1.2 课题研究意义
1.2 SLAM发展概况
1.2.1 国内发展概况
1.2.2 国外发展概况
1.3 课题主要研究内容

第2章 SLAM基本理论以及移动机器人系统建模

2.1 SLAM基本理论
2.1.1 环境地图表示方法
2.1.2 特征提取
2.1.3 数据关联问题
2.1.4 闭环检测
2.2 移动机器人系统建模
2.2.1 移动机器人坐标系模型
2.2.2 移动机器人运动学模型
2.2.3 基于激光测距仪的观测模型
2.3 本章小结

第3章 移动机器人同时定位与地图构建研究

3.1 移动机器人SLAM定义
3.2 基于粒子滤波的FastSLAM算法
3.3 改进的基于粒子滤波SLAM算法
3.3.1 改进建议分布的粒子滤波SLAM算法
3.3.2 增加自适应策略的重采样过程
3.3.3 改进的基于粒子滤波SLAM算法流程
3.4 仿真与分析
3.5 本章小结

第4章 基于激光测距仪的移动机器人控制平台搭建

4.1 移动机器人系统
4.1.1 硬件平台
4.1.2 软件平台
4.2 移动机器人SLAM设计
4.2.1 SLAM程序设计
4.2.2 同时定位与建图实验
4.3 移动机器人利用已知环境进行导航的设计
4.3.1 利用已知环境进行导航框架设计
4.3.2 导航相关的理论研究
4.3.3 利用已知环境进行导航程序设计
4.3.4 利用已知环境进行导航实验
4.4 移动机器人在未知环境中导航的设计
4.4.1 在未知环境中导航框架设计
4.4.2 在未知环境中导航程序设计
4.4.3 在未知环境中导航实验
4.5 本章小结

第5章 基于不同传感器观测的SLAM实验以及激光SLAM的改进实现

5.1 Kinect摄像机及相关模型
5.1.1 Kinect摄像机
5.1.2 Kinect相关模型
5.2 基于不同传感器观测进行移动机器人SLAM的实验与分析
5.3 基于激光SLAM的移动机器人的改进实现
5.3.1 激光测距仪的局限性
5.3.2 改进实现方法
5.4 本章小结

第6章 结论

6.1 结论
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢

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