基于ROS及深度摄像机的智能避障机器人的研究与实现

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所属分类:AGV设计资料
摘要

随着科学技术的不断发展,机器人技术已有突飞猛进的进步,并且世界多国已经将机器人技术列入国家发展计划。许多机器人也走进人们的生活,例如自动驾驶技术、扫地机器人、导航机器人等。在这些应用机器人中,避障能力是所有智能应用的前提和保障。本文结合深度相机Kinect和机器人操作系统ROS(Robot Operating System)设计并实现了一种新型智能避障机器人,具体研究工作如下:第一,经研究后发现ROS属于开源分布式操作系统,可以避免机器人开发中代码重复化和兼容性差的问题,同时为了后续的研发方便。本论文选用ROS为避障机器人操作系统,并将总系统分为激光雷达制图、Kinect相机障碍物识别以及导航与路径规划三个子系统。第二,选取Hokuyo-30LX激光雷达为制图传感器,分析了激光雷达的硬件结构、工作原理,完成了对试验区制图工作。选取RGB-D深度摄像机Kinect为机器人感知环境的主传感器,分析了Kinect的硬件构造、工作原理、深度数据集点云集,完成了对地平面上障碍物识别和地平面下坑洞识别。第三,本文在导航与路径规划设计中,采用自适应蒙特卡罗定位方法确定机器人的位姿;在机器人全局路径规划中对比分析了两大主流路径规划算法Dijkstra和~*A算法,在实际操作中使用了两种算法并分析了优缺点;在机器人局部路径规划中采用DWA动态窗口方法避障。使机器人可以顺利从自身定位到抵达目的地,完成避障。第四,最后搭建Turtlebot 2实验平台,融合制图、识别、导航三大系统,在同一实验场景中设置不同障碍物,成功完成导航和避障任务。

论文目录

摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究目的和研究意义
1.2 国内外的研究现状和发展趋势
1.2.1 机器人技术国外研究现状
1.2.2 机器人技术国内研究现状
1.3 本文的研究任务和章节安排
1.3.1 本论文的研究任务及方法
1.3.2 章节安排
第2章 ROS机器人操作系统与KINECT视觉系统设计
2.1 ROS机器人操作系统
2.1.1 ROS基本概念
2.1.2 ROS工作原理及其远程通信
2.1.3 ROS工具包和ROS节点设定
2.1.4 ROS实验平台Turtlebot及其运动方程建模
2.1.5 Turtlebot运动系统建模及其在RVIZ中模拟
2.2 KINECT视觉系统及其数学建模
2.2.1 Kinect硬件数据和测距原理
2.2.2 Kinect软件系统介绍
2.2.3 Kinect视觉系统数学建模
2.3 本章小结
第3章 基于卡尔曼滤波和栅格法构建地图的方法研究
3.1 引言
3.2 卡尔曼滤波简介和应用
3.3 卡尔曼滤波过程
3.4 基本卡尔曼滤波器与扩展卡尔曼滤波器
3.4.1 基本卡尔曼滤波器
3.4.2 扩展卡尔曼滤波器
3.5 扩展卡尔曼滤波器在制图中的应用
3.5.1 基于EKF的制图算法原理
3.5.2 基于EKF的制图算法流程
3.6 基于栅格法的地图构建
3.7 基于栅格法的地图构建
3.7.1 制图启动
3.7.2 卡尔曼算法制图
3.7.3 扩展卡尔曼算法制图
3.7.4 具体实验过程记录
3.7.5 制图细节
3.8 本章小结
第4章 机器人定位与路径规划方法的研究
4.1 引言
4.2 基于蒙特卡罗定位的方法研究
4.2.1 贝叶斯滤波
4.2.2 标准蒙特卡罗定位
4.2.3 自适应蒙特卡罗定位
4.3 全局路径规划的方法研究
4.3.1 Dijkstra路径规划算法
4.3.2 A*路径规划算法
4.3.3 Dijkstra算法和A*算法的理论对比
4.4 局部路径规划的方法研究
4.5 机器人导航系统实践
4.5.1 自适应蒙特卡罗定位实现
4.5.2 全局路径规划算法对比
4.5.3 局部路径规划算法实践
4.6 本章小结
第5章 机器人避障综合实现
5.1 引言
5.2 硬件搭建
5.3 KINECT点云集成像
5.3.1 Kinect点云集坐标旋转和处理
5.3.2 Kinect点云集障碍物识别
5.4 激光雷达数据及其成像
5.5 路面坑洞识别
5.5.1 试验平台搭建
5.5.2 坑洞识别与定位
5.6 综合避障示意图
5.7 本章小结
第6章 结论
6.1 全文总结
6.2 工作展望
致谢
参考文献
作者简介
攻读硕士学位期间研究成果

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