智能车定位与路径优化方法研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

无人驾驶智能车是基于机器人技术结合车辆工程研发设计的,涉及计算机视觉与人工智能等交叉学科,其作为新兴科学技术的载体平台,引领了目前科学技术的重要发展方向。自主导航是智能车的一项最基本、最重要的功能,具体涉及到同步定位与地图构建和路径规划等关键技术。本文在总结前人工作的基础上,对智能车的同步定位与地图构建和路径规划方法进行理论研究和实验验证,针对现有方法的不足之处提出一些改进算法和方案。本文的主要研究内容包括以下几个方面:1.构建智能车导航问题所需要用到的模型,为后续对SLAM和路径规划方法研究奠定基础。构建并描述智能车本体模型、传感器观测模型和数据关联模型,并结合以上模型,阐述智能车SLAM问题的一般性数学模型。2.对RBPF-SLAM算法进行研究和改进。根据基于粒子滤波SLAM问题的基本理论和概率模型,分析由于累积误差对地图精度的影响。然后针对这一问题,在分析ICP和NDT算法优势和缺点的基础上,提出一种融合ICP和NDT的两步式递进配准回环检测算法,用于修正整个回环累积下来的误差,并利用卡尔曼滤波算法对回环的轨迹进行优化。3.对A*和DWA算法进行研究、改进与融合。针对传统A*算法未考虑车辆宽度及包含过多冗余点的问题,提出相应的改进措施,并在Matlab下进行仿真实验。然后选择DWA算法作为局部路径规划方法,并对其目标函数进行改进,防止出现急刹车和急转弯的情况。最后将A*算法和DWA算法进行融合,提出混合路径规划算法。4.基于ROS进行SLAM和导航实验。研究在开源机器人操作系统ROS(Robot Operating System)进行开发的标准,并在ROS中实现上述改进方案。利用ROS提供的数据包回放功能,采用马拉加大学公共数据集进行SLAM实验。最后设计导航实验的场景,并在实验平台Turtlebot上进行实验。

论文目录
摘要
Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 SLAM的研究现状
1.2.2 路径规划研究现状
1.3 论文主要研究内容及安排

第二章 智能车定位与路径规划相关模型构建

2.1 智能车本体模型
2.1.1 坐标系模型
2.1.2 里程计模型
2.1.3 智能车运动模型
2.2 智能车传感器观测模型
2.3 数据关联模型
2.4 智能车SLAM问题的一般模型
2.5 本章小结

第三章 RBPF-SLAM方法研究与改进

3.1 基于粒子滤波器SLAM算法
3.1.1 Rao-Blackwellised分解
3.1.2 序贯重要性采样(SIS)
3.1.3 粒子退化问题及解决办法
3.1.4 粒子滤波算法流程
3.2 问题的提出与描述
3.3 融合ICP和NDT的回环检测算法
3.3.1 ICP与NDT算法
3.3.2 融合ICP和NDT的回环检测算法
3.4 基于卡尔曼滤波的闭环优化算法
3.4.1 标准卡尔曼滤波技术
3.4.2 基于卡尔曼滤波的闭环优化算法
3.5 基于RBPF的Gmapping算法
3.6 实验与分析
3.7 本章小结

第四章 基于A*和DWA算法融合的路径规划方法研究

4.1 基于A*算法的全局路径规划
4.1.1 A*算法简介
4.1.2 改进的A*算法
4.1.3 A*算法的仿真实验
4.2 基于DWA算法的局部路径规划
4.2.1 DWA算法简介
4.2.2 DWA算法在智能车上的应用
4.3 基于改进A*和DWA算法的混合路径规划方法
4.3.1 混合路径规划方法介绍
4.3.2 仿真实验
4.4 本章小结

第五章 基于ROS的SLAM和导航实验

5.1 Robotic Operating System简介
5.2 基于ROS的SLAM实验
5.2.1 基于ROS的SLAM功能实现
5.2.2 实验结果与分析
5.3 基于ROS的导航实验
5.3.1 实验平台简介
5.3.2 基于ROS的导航功能实现
5.3.3 实验结果与分析
5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结
6.2 建议与展望
参考文献
在读期间公开发表的论文
致谢

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