基于ROS的移动机器人室内激光导航研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

伴随着“十三五”机器人产业发展规划(2016-2020年)和中国制造2025的相继推动,我国机器人产业的迅速发展使得机器人相关技术得到了快速提升,其中包括机器人导航技术的研究,故本文研究移动机器人自主导航关键技术具有重要的理论意义和实际应用价值。机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)是当今应用广泛、通用性良好、提高研究效率的软件平台。因此,在机器人操作系统的平台之上,利用同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法和路径规划算法设计了基于激光传感器的移动机器人室内导航系统方案。首先对SLAM算法进行研究,针对移动机器人同时定位与地图构建中RaoBlackwellized粒子滤波SLAM(Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM,RBPF-SLAM)算法因粒子匮乏导致栅格地图估计不精确问题,提出基于高斯分布重采样的RBPFSLAM算法(Gaussian Distributed Resampling based Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM,IRBPF-SLAM)。根据粒子权重大小对重采样粒子进行排序,为得到重采样后的新粒子,利用高斯分布来分散权重高的粒子,有效避免了粒子匮乏,能保证精确地构建出栅格地图。实验验证了该算法优于RBPF-SLAM算法,同时也证明了该算法能在粒子数减少的条件下保持可靠的估计,有效地减轻了计算压力。然后对路径规划算法进行研究,为解决具有连续障碍物等较复杂环境下的移动机器人路径规划问题,提出改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony Algorithm,IABC)的路径规划方法。首先通过一种存储机制,使得人工蜂群识记搜索的最好路径,从而更新并用于指导下一步的路径搜索,以提高路径规划中的搜索路径效率;其次采用保留高适应度值策略,防止最佳路径被轮盘赌选择机制筛掉。实验结果证明了该改进算法能够保证移动机器人安全快速地完成起始点与目标点间的运动,规划出最优的路径。最后,在Pioneer 3-DX移动机器人平台上完成了基于ROS的室内激光导航系统的设计与实现。通过实验验证在不同的室内环境中,本文提出的移动机器人导航系统是可行并稳定的。

论文目录
摘要
abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义
1.2 国内外相关课题研究现状
1.2.1 移动机器人导航研究现状
1.2.2 移动机器人SLAM研究现状
1.2.3 移动机器人路径规划研究现状
1.3 论文主要研究内容及结构安排
1.3.1 论文主要研究内容
1.3.2 论文组织结构
1.4 本章小结

第2章 基于ROS的移动机器人室内激光导航系统方案设计

2.1 移动机器人导航相关技术
2.1.1 定位
2.1.2 地图构建
2.1.3 路径规划
2.2 ROS技术
2.2.1 计算图级层
2.2.2 文件系统级层
2.3 移动机器人导航系统设计
2.3.1 里程计运动模型
2.3.2 激光传感器模型
2.3.3 导航系统总体方案
2.4 本章小结

第3章 基于高斯分布重采样的RBPF-SLAM算法

3.1 SLAM原理
3.1.1 SLAM流程
3.1.2 SLAM数学描述
3.2 粒子滤波基本原理
3.2.1 贝叶斯滤波
3.2.2 蒙特卡罗方法
3.2.3 序列重要性采样
3.3 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法
3.4 基于高斯分布重采样Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法
3.4.1 基于高斯分布的重采样
3.4.2 改进算法实现流程
3.5 实验结果及分析
3.5.1 仿真研究实现
3.5.2 ROS上改进RBPF-SLAM实验结果分析
3.6 本章小结

第4章 改进人工蜂群算法的路径规划

4.1 人工蜂群算法基本理论
4.1.1 人工蜂群算法的一般描述
4.1.2 人工蜂群算法流程
4.2 基于改进人工蜂群算法的路径规划方法
4.3 实验结果及分析
4.3.1 改进算法性能分析
4.3.2 ROS上改进人工蜂群算法的路径规划实验结果分析
4.4 本章小结

第5章 移动机器人激光导航系统实现

5.1 系统软硬件平台
5.1.1 系统硬件平台
5.1.2 系统软件平台
5.2 导航控制策略
5.3 移动机器人导航系统实现
5.3.1 系统软硬件平台调试
5.3.2 配置和封装地图构建和路径规划功能包
5.3.3 基于高斯分布重采样的RBPF-SLAM算法构建先验地图
5.3.4 基于先验地图的导航系统实现
5.4 不同环境下导航实验及结果分析
5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 论文总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

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