導(dǎo)航機器人的地圖構(gòu)建和定位研究.pdf

1、導(dǎo)航機器人在未知環(huán)境下的自主導(dǎo)航研究內(nèi)容包括對環(huán)境地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃和動態(tài)避障等，其中環(huán)境地圖構(gòu)建和自主定位是最基本的研究方面，是實現(xiàn)路徑規(guī)劃和動態(tài)避障的前提，所以本文從兩方面進(jìn)行了深入研究和探討。主要工作內(nèi)容如下:
　　設(shè)計了導(dǎo)航機器人機械和控制系統(tǒng)，研制了樣機。為了減少二維激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中噪聲點的影響和平滑環(huán)境數(shù)據(jù)，對中值濾波和均值濾波算法進(jìn)行了研究，并對濾波效果進(jìn)行對比實驗分析。
　　為了減少特征提取時的迭代次

2、數(shù)，加快數(shù)據(jù)處理速度，在進(jìn)行特征提取之前需要進(jìn)行激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的分割。本文對激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)特點和測量原理進(jìn)行了研究，提出一種環(huán)境特征自適應(yīng)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分割算法，以數(shù)據(jù)的鄰近點擬合的虛擬環(huán)境線和鄰近激光掃描射線的交點確定閾值，建立自適應(yīng)閾值確定模型;提出偽斷點判斷方法，對算法進(jìn)行優(yōu)化。進(jìn)行了多環(huán)境特征下的數(shù)據(jù)分割實驗，并將此算法與分段閾值分割算法、線性方程閾值分割算法進(jìn)行比較和分析。
　　本課題中的特征提取中主要研究直線特征的提取，首

3、先建立了激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的直線描述模型，并對分裂-合并直線特征提取算法進(jìn)行了研究。為了減少噪聲點的影響，本文對分裂-合并法進(jìn)行了優(yōu)化，改進(jìn)了分裂點的判斷方法，進(jìn)行了直線特征提取對比實驗并進(jìn)行分析。進(jìn)行了濾波算法、環(huán)境特征自適應(yīng)分割算法和改進(jìn)的分裂-合并法聯(lián)合處理的環(huán)境特征提取實驗，驗證了以上算法的有效性和實用性。
　　對基于蒙特卡洛方法的粒子濾波定位算法進(jìn)行了研究，建立了粒子濾波定位算法在導(dǎo)航機器人系統(tǒng)中的實現(xiàn)步驟。針對粒子濾波定位算

4、法中的多項式重采樣方法帶來的粒子多樣性衰減問題，提出多項式-組合重采樣方法，對高權(quán)值粒子按照權(quán)值進(jìn)行排序然后組合。并在MATLAB中建立實驗環(huán)境進(jìn)行對比仿真實驗，實驗證明，多項式-組合重采樣方法能有效增加粒子多樣性、提高定位精度。
　　在導(dǎo)航機器人樣機上進(jìn)行了ROS操作系統(tǒng)搭建，實現(xiàn)了導(dǎo)航機器人樣機的運動控制功能、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集功能、地圖構(gòu)建和定位功能。并在真實環(huán)境中進(jìn)行地圖構(gòu)建實驗，分析試驗中出現(xiàn)的問題并給出了解決方案。進(jìn)行定