近些年來(lái),隨著移動(dòng)機(jī)器人在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益擴(kuò)增,與其關(guān)聯(lián)的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)得到了國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究者的密切關(guān)注。針對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景而言,自主導(dǎo)航功能是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)多種附加服務(wù)功能的基礎(chǔ),更是機(jī)器人智能化的重要體現(xiàn)。為了提高開發(fā)效率,本課題在ROS(Robot Operating System)基礎(chǔ)上進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航相關(guān)技術(shù)的研究,主要包括基于ROS的機(jī)器人導(dǎo)航框架系統(tǒng)設(shè)計(jì)、機(jī)器人的位姿估計(jì)、柵格地圖構(gòu)建和全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃等幾個(gè)方面。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.進(jìn)行基于ROS的移動(dòng)機(jī)器人綜合系統(tǒng)硬件平臺(tái)搭建,為后續(xù)進(jìn)行自主導(dǎo)航功能算法的驗(yàn)證做準(zhǔn)備。首先對(duì)ROS的自主導(dǎo)航框架進(jìn)行了介紹分析,建立了本課題的導(dǎo)航系統(tǒng)框架;接著對(duì)光電編碼傳感器、IMU(Inertial Measurement Unit)和激光雷達(dá)的工作原理及原始誤差等進(jìn)行了詳細(xì)研究與分析;最后對(duì)差分運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的里程計(jì)模型進(jìn)行了分析,確立了系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)位姿變換方程。2.針對(duì)利用單一傳感器容易產(chǎn)生較大定位誤差的缺陷,使用擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)IMU和里程計(jì)二者的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合,初步提升機(jī)器人的位姿預(yù)估精度。并提出將修正后的觀測(cè)模...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 自主移動(dòng)機(jī)器人研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外自主移動(dòng)機(jī)器人研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于ROS的自主移動(dòng)機(jī)器人研究現(xiàn)狀
    1.3 移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
    1.4 本文的研究目標(biāo)及章節(jié)內(nèi)容
        1.4.1 研究目標(biāo)及實(shí)現(xiàn)方法
        1.4.2 章節(jié)內(nèi)容
第2章 機(jī)器人系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)與移動(dòng)平臺(tái)開發(fā)
    2.1 ROS自主導(dǎo)航框架
        2.1.1 ROS的設(shè)計(jì)目標(biāo)及特點(diǎn)
        2.1.2 ROS自主導(dǎo)航系統(tǒng)架構(gòu)
    2.2 信息采集模塊傳感器選型
        2.2.1 光電編碼器
        2.2.2 慣性測(cè)量單元
        2.2.3 激光雷達(dá)傳感器
        2.2.4 傳感器誤差實(shí)驗(yàn)分析
    2.3 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型分析
    2.4 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平臺(tái)集成
    2.5 本章小結(jié)
第3章 移動(dòng)機(jī)器人的SLAM問(wèn)題研究
    3.1 SLAM基礎(chǔ)理論
        3.1.1 SLAM數(shù)學(xué)描述
        3.1.2 環(huán)境模型描述
    3.2 內(nèi)部傳感器數(shù)據(jù)融合
        3.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波原理
        3.2.2 EKF 融合里程計(jì)和 IMU 數(shù)據(jù)
    3.3 基于柵格模型的 RBPF-SLAM 算法研究
        3.3.1 RBPF-SLAM 算法
        3.3.2 RBPF-SLAM 位姿估計(jì)
        3.3.3 RBPF-SLAM 柵格地圖構(gòu)建
    3.4 本章小結(jié)
第4章 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法實(shí)現(xiàn)
    4.1 全局路徑規(guī)劃
        4.1.1 RRT*算法原理
        4.1.2 改進(jìn)RRT*算法研究
        4.1.3 路徑平滑策略
        4.1.4 全局路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)仿真
    4.2 局部路徑規(guī)劃
        4.2.1 DWA速度采樣
        4.2.2 DWA軌跡評(píng)價(jià)
        4.2.3 DWA評(píng)價(jià)函數(shù)實(shí)驗(yàn)分析
    4.3 混合路徑規(guī)劃算法實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于ROS的自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
    5.1 ROS導(dǎo)航軟件具體設(shè)計(jì)
    5.2 傳感器節(jié)點(diǎn)調(diào)試
        5.2.1 激光雷達(dá)節(jié)點(diǎn)(rplidarNode)
        5.2.2 里程計(jì)節(jié)點(diǎn)(odometryNode)
    5.3 構(gòu)建地圖實(shí)驗(yàn)分析
    5.4 路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3765915