【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)和機器人技術(shù)的發(fā)展,機器人開始能夠代替人類進行越來越多的工作,在機器人相關(guān)技術(shù)的研究方面,機器人的導(dǎo)航與定位技術(shù)是當(dāng)前研究的一個熱點,同時也是一個難點,目前比較常用的定位與導(dǎo)航技術(shù)主要有磁條導(dǎo)航、二維碼導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航、激光導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航,激光導(dǎo)航由于其無軌并且對環(huán)境適應(yīng)性強的特點已經(jīng)越來越受歡迎,但是目前普通的單線激光雷達測距范圍很有限并且容易受干擾,昂貴的激光雷達會極大地增加機器人的研發(fā)成本,毫米波雷達作為汽車上比較常用的一種傳感器,它的特點是測距范圍大且不易受干擾。本文的主要研究內(nèi)容就是利用普通的激光雷達結(jié)合毫米波雷達實現(xiàn)機器人的定位、建圖與導(dǎo)航功能。主要的研究工作如下:(1)對激光定位與建圖技術(shù)進行研究,主要分析當(dāng)前比較常用的幾種SLAM算法,同時對機器人定位算法中的概率性問題、狀態(tài)估計問題以及用到的濾波算法進行原理性研究,并且對每種算法的特點和適用場景進行總結(jié),選取了Google的Cartographer算法框架作為本文SLAM算法的主要框架。(2)對激光雷達的測距原理和模型、激光雷達數(shù)據(jù)的讀取和修正算法進行研究,引入了機器人的運動補償來彌補激光雷達數(shù)據(jù)的畸變,接著對毫米波雷達的測距原理和模型以及毫米波雷達數(shù)據(jù)的濾波算法進行研究,綜合考慮毫米波雷達與激光雷達的數(shù)據(jù)優(yōu)缺點,融合二者的數(shù)據(jù)實現(xiàn)了環(huán)境適應(yīng)性更高的SLAM算法。(3)依據(jù)課題背景需求,自主研發(fā)設(shè)計了物流機器人的機械系統(tǒng)、電路系統(tǒng)以及軟件系統(tǒng),對物流機器人的運動控制模型進行研究,實現(xiàn)了物流機器人的全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃以及動態(tài)避障算法,能夠使機器人在已知環(huán)境地圖的前提下進行自主定位與導(dǎo)航。(4)根據(jù)對激光雷達和毫米波雷達數(shù)據(jù)特征的研究,在物流機器人上實現(xiàn)了融合毫米波雷達和激光雷達數(shù)據(jù)的SLAM算法,使得物流機器人能夠適應(yīng)更多的環(huán)境,提高了物流機器人的實用性。(5)在物流機器人上分別進行單激光雷達、單毫米波雷達以及結(jié)合激光雷達和毫米波雷達的定位與導(dǎo)航功能測試,并對實際的運行結(jié)果進行對比,結(jié)果表明融合毫米波雷達和激光雷達數(shù)據(jù)的SLAM算法在空曠的大環(huán)境下效果明顯優(yōu)于單激光雷達的SLAM算法。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;TN958.98
【圖文】：

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文M 問題[7]。目前用于移動機器人自主定位與建圖的主要傳感器有：CCD 相機、深度相雷達、毫米波雷達、聲納傳感器、陀螺儀、里程計以及全球定位系統(tǒng)(GP地面移動機器人最常用的方案就是激光雷達加陀螺儀和里程計或者視覺陀螺儀、里程計[8]。如圖 1-1(a)所示的是由丹麥的 MobileIndustrialRobots研發(fā)的用于物料轉(zhuǎn)運的 AGV，該 AGV 的主要傳感器是兩個單線激光雷程計和超聲波，能夠?qū)崿F(xiàn)在工廠環(huán)境中的自主定位、建圖與導(dǎo)航；如圖的是由國內(nèi)的新松機器人公司研發(fā)的用于大型倉庫自主裝卸貨的電動叉車采用的是多線激光雷達結(jié)合陀螺儀、里程計的方案；如圖 1-1(c)所示的公司研發(fā)的吸塵器機器人，采用的是視覺系統(tǒng)進行定位與建圖的方案；如示的是由威樓加拉吉生產(chǎn)的 PR2 機器人，該機器人安裝有高分辨率的慣性測量單元，激光雷達等豐富的傳感器設(shè)備，可以實現(xiàn)多種不同傳感器主定位與建圖，該機器人多用于科學(xué)研究。

(a) (b) 1-2 具有代表性的 AUV。(a)ATLASELEKTRONIK 公司研發(fā)的 AUV；(b)“潛二號”AUV上，移動機器人在很多領(lǐng)域中都起到了非常重要的作用，而自主定位移動機器人的必備技能，但是上述機器人中采用激光雷達的機器人昂貴，采用視覺系統(tǒng)的機器人目前只能用于室內(nèi)比較小的環(huán)境并且外部環(huán)境的干擾，所以針對目前移動機器人的自主定位與建圖系統(tǒng)成擾等問題，在現(xiàn)有 SLAM 算法研究的基礎(chǔ)上對 SLAM 算法及傳感器、改進并降低成本是一個非常具有實際應(yīng)用價值的研究課題。內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀 移動機器人國內(nèi)外研究歷史與發(fā)展現(xiàn)狀器人的概念和研究最早起源于美國，早在上世紀(jì)四五十年代美國便

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本文編號：2713677