基于ROS的導(dǎo)盲機器人實時定位與地圖創(chuàng)建研究.pdf

1、近年來我國的視力障礙者數(shù)目不斷增長，因此，研發(fā)出一款能夠輔助視力障礙者行走的工具——導(dǎo)盲機器人是非常必要且迫切的。導(dǎo)盲機器人要實現(xiàn)在環(huán)境中自主運行，一個不容忽視的前提就是建立環(huán)境地圖，并且能夠隨時在環(huán)境中完成自定位，也就是實時定位與地圖創(chuàng)建，本文的研究重點就是圍繞這個內(nèi)容展開的。
　　本論文中以實驗室的Turtlebot2為基礎(chǔ)，研發(fā)了一種在ROS操作系統(tǒng)下，以無線手柄控制運行，以激光測距儀進行環(huán)境探測的導(dǎo)盲機器人實驗樣機。研究內(nèi)

2、容包括導(dǎo)盲機器人實驗樣機的搭建，導(dǎo)盲機器人系統(tǒng)模型的構(gòu)建，導(dǎo)盲機器人SLAM算法研究與MATALB實驗仿真，導(dǎo)盲機器人真實環(huán)境中實驗及分析。
　　首先，本文完成了導(dǎo)盲機器人樣機的搭建，將實驗室turtlebot2機器人上的Kinect視覺傳感器更換為激光測距儀，作為機器人的外部觀測傳感器，同時將雙模無線震動力反饋手柄與機器人連接，控制機器人的運行。與此同時，在ROS下，建立激光測距儀和手柄的通訊節(jié)點，使得導(dǎo)盲機器人的各個節(jié)點間能夠

3、相互通信。
　　其次，對導(dǎo)盲機器人樣機和SLAM問題的基本思想進行研究分析，建立導(dǎo)盲機器人運動模型、觀測模型、地圖模型等，其中，為簡化計算，導(dǎo)盲機器人在行走過程中采用的是直線型運動方式。
　　然后，對導(dǎo)盲機器人實時定位與地圖創(chuàng)建的算法進行研究，在卡爾曼濾波和粒子濾波算法的理論基礎(chǔ)上，依據(jù)文中建立的SLAM過程中的系統(tǒng)模型，采用基于擴展卡爾曼濾波的EKF-SLAM算法和基于粒子濾波的FastSLAM算法，并利用MATLAB仿真

4、軟件，創(chuàng)建導(dǎo)盲機器人運行的仿真環(huán)境，分別進行EKF-SLAM實驗仿真和FastSLAM實驗仿真，分析導(dǎo)盲機器人X方向，Y方向和航向角的位置誤差，實驗仿真及對比結(jié)果顯示在各項參數(shù)基本相同的情況下，F(xiàn)astSLAM算法比EKF-SLAM算法的累積誤差要小。
　　最后，本文利用自主搭建的導(dǎo)盲機器人實驗平臺，在三個真實環(huán)境中，構(gòu)建真實環(huán)境的二維地圖，分析實驗中出現(xiàn)的問題，可以得出在創(chuàng)建地圖的過程中，地圖的質(zhì)量與機器人車體的穩(wěn)定性、機器人行