移动服务机器人室内激光导航系统研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

随着机器人技术的快速发展,智能移动服务机器人越来越多地出现在人们的日常生活中。作为移动服务机器人智能化的重要体现之一,室内自主导航已经成为机器人领域的重点研究方向。由于室内环境通常比较复杂,实现该环境中的自主导航往往需要解决很多问题。因此,研究复杂室内环境下的移动服务机器人自主导航系统具有极其重要的理论意义与实际应用价值。本文主要工作如下:首先,对移动服务机器人研究现状、导航技术及常用传感器展开研究,选择ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)为系统软件平台,激光测距仪作为环境信息获取设备,完成了基于ROS移动服务机器人室内激光导航方案的设计。其次,针对在噪声干扰环境下基于Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图构建(Rao-Blackwellized Particle Filter Simultaneous Localization and Mapping,RBPF-SLAM)算法存在估计精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于改进RaoBlackwellized H∞滤波器(Improved Rao-Blackwellized H∞Filter,IRBHF)的SLAM算法。该算法利用迭代无迹H∞滤波(Iterative Unscented H∞Filter,IUHF)精确计算重要性密度函数,以此估计系统状态均值和协方差,无需推导Jacobian矩阵,避免了线性化误差积累;此外,通过迭代更新方式,利用观测信息不断校正系统状态均值和协方差,进一步减小估计误差。实验结果表明改进算法鲁棒性强,可以有效而精确地构建环境地图。再次,对人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)进行深入研究,提出一种基于自适应优化策略的改进人工鱼群算法(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)。该算法利用高斯分布函数动态调整控制参数——视觉Visual和步长Step,平衡算法的全局优化能力和局部优化能力;同时引入反向学习策略,构建基于反向学习的人工鱼群,增强算法的搜索精度;另外,受PSO算法启发,提出了基于PSO迭代权重的算子,增强算法的局部搜索能力。仿真结果表明IAFSA的全局优化能力强、收敛速度快、精度高,可以规划出最优路径。最后,在ROS2-bot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,并分别在人工构建的环境和建筑物室内环境中完成了自主导航实验。实验结果表明,本文提出的基于ROS的室内激光导航系统适应性强,在复杂环境中的导航效率高,具有较高可行性和可靠性。

论文目录
摘要
abstract

第1章 绪论

1.1 选题研究背景及意义
1.2 移动服务机器人相关课题研究现状
1.2.1 移动服务机器人研究现状
1.2.2 导航技术的研究现状
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

第2章 移动服务机器人室内激光导航总体方案设计

2.1 移动服务机器人导航传感器
2.1.1 内部传感器
2.1.2 外部传感器
2.2 移动服务机器人导航相关技术
2.2.1 移动服务机器人的定位与地图构建
2.2.2 移动服务机器人路径规划技术
2.3 ROS技术
2.3.1 计算图级层
2.3.2 文件系统级层
2.4 机器人激光自主导航系统设计
2.4.1 移动机器人运动模型
2.4.2 传感器观测模型
2.4.3 自主导航系统的总体方案设计
2.5 本章小结

第3章 基于改进IRBHF算法的同时定位与地图构建

3.1 机器人SLAM问题基本原理
3.1.1 机器人SLAM问题一般描述
3.1.2 移动机器人SLAM关键技术
3.2 粒子滤波算法
3.2.1 贝叶斯重要性采样
3.2.2 序贯重要性采样
3.2.3 重采样技术
3.3 基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法
3.4 基于IRBHF的SLAM算法
3.4.1 H∞滤波器的基本原理
3.4.2 重要性采样
3.4.3 改进算法流程
3.4.4 仿真结果及分析
3.4.5 实验结果及分析
3.5 本章小结

第4章 基于改进人工鱼群算法的路径规划

4.1 人工鱼群算法
4.1.1 人工鱼群算法相关概念
4.1.2 人工鱼群算法行为描述及基本流程
4.1.3 人工鱼群算法相关参数及性能分析
4.2 改进人工鱼群算法
4.2.1 基于反向学习的人工鱼群
4.2.2 自适应参数
4.2.3 基于惯性权重的自适应行为
4.3 改进人工鱼群算法的实验结果及分析
4.3.1 IAFSA收敛特性分析
4.3.2 基于栅格地图的路径规划
4.4 本章小结

第5章 移动服务机器人激光自主导航系统实现

5.1 自主导航系统软硬件平台
5.1.1 系统软件平台
5.1.2 系统硬件平台
5.2 基于ROS的移动服务机器人激光导航系统设计
5.2.1 自主导航系统设计
5.2.2 移动机器人坐标转换设计
5.2.3 传感器数据的处理
5.3 移动服务机器人自主导航实验结果及分析
5.3.1 人工搭建的实验环境
5.3.2 建筑物室内实验环境
5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 工作总结
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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