移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與環(huán)境建模問(wèn)題研究.pdf

1、本文以室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人開(kāi)發(fā)應(yīng)用為背景，對(duì)移動(dòng)機(jī)器人在基于特征的室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高性能的自主導(dǎo)航、環(huán)境建模和運(yùn)動(dòng)控制等問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。
　　首先對(duì)移動(dòng)機(jī)器人主要傳感器的模型及其不確定性進(jìn)行討論。重點(diǎn)分析了不同環(huán)境因素對(duì)激光測(cè)距的影響，完成了激光測(cè)距中距離和角度的方差分布計(jì)算，并依據(jù)誤差傳遞公式給出激光測(cè)距不確定信息描述的具體形式；討論了由里程計(jì)進(jìn)行航位推算的局限性，通過(guò)對(duì)里程計(jì)誤差的詳細(xì)分析，提出了機(jī)器人位姿誤差協(xié)方差矩陣的更新方程

2、；針對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)完成了CCD攝像機(jī)的標(biāo)定工作，實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)圖像扭曲的有效校正。
　　第二，在具有不確定信息的準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化室內(nèi)環(huán)境中，移動(dòng)機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)完全自主定位和全局環(huán)境地圖的構(gòu)建，首先要解決環(huán)境信息的特征提取與融合問(wèn)題。針對(duì)環(huán)境中水平線(xiàn)段特征和激光測(cè)距數(shù)據(jù)的特性，采用兩點(diǎn)確定直線(xiàn)方程、最小二乘擬合多點(diǎn)直線(xiàn)方程的兩步處理方法。在視覺(jué)圖像處理中，采用Sobel算子和非極大值抑制算法進(jìn)行邊緣像素的提取和細(xì)化，完成物體垂直邊緣的有效提取。針對(duì)多

3、傳感器數(shù)據(jù)在特征層次的融合問(wèn)題，采用將測(cè)距數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一到視覺(jué)坐標(biāo)系下，再對(duì)已提取的垂直邊緣線(xiàn)段的特征角與水平環(huán)境特征特征角進(jìn)行匹配的處理方法，在應(yīng)用中取得良好效果。
　　第三，移動(dòng)機(jī)器人定位和地圖創(chuàng)建所選用的方法與環(huán)境空間的表述方式是密切相關(guān)的。對(duì)基于先驗(yàn)地圖的移動(dòng)機(jī)器人定位問(wèn)題，本文分別對(duì)EKF定位、組合概率模型全局定位和基于先驗(yàn)幾何–拓?fù)浠旌系貓D定位這三種主要方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究。位姿跟蹤方法中，對(duì)于長(zhǎng)距離的運(yùn)動(dòng)，必須借助

4、外部傳感信息來(lái)消除單純利用推算航行法帶來(lái)的累積誤差。通過(guò)借助激光測(cè)距儀、CCD攝像機(jī)外部傳感器信息，在將觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)與環(huán)境模型相匹配后，利用EKF對(duì)位姿估計(jì)進(jìn)行更新。對(duì)于已知環(huán)境模型下的機(jī)器人全局定位，要求保證魯棒的定位性能和精確的位姿跟蹤能力，這是實(shí)現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境中自主導(dǎo)航的關(guān)鍵。針對(duì)Markov方法和Kalman濾波器兩種概率定位方法存在的不足，提出并實(shí)現(xiàn)了Markov-EKF組合概率定位方法，兼具了全局定位魯棒性和位姿跟蹤精確性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)

5、以及與Markov方法的定位誤差比較，驗(yàn)證了定位方法的性能?；趲缀唯C拓?fù)浠旌系貓D的移動(dòng)機(jī)器人自主定位采取全局依據(jù)拓?fù)涞貓D進(jìn)行定位，而在拓?fù)涔?jié)點(diǎn)間仍然依據(jù)局部幾何地圖進(jìn)行EKF定位的混合定位方法。這樣即便因?yàn)榕鲎驳纫馔馇闆r造成機(jī)器人位姿跟蹤的失敗，仍然可在拓?fù)涔?jié)點(diǎn)處基于綁定的高級(jí)特征完成EKF算法的重新初始化，確保整個(gè)定位過(guò)程的連續(xù)性和魯棒性，而且實(shí)現(xiàn)了精確定位以便于完成具體工作任務(wù)。
　　第四，未知環(huán)境下在線(xiàn)建模–SLAM(同時(shí)

6、定位與環(huán)境建模)是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主能力的又一重要問(wèn)題，其關(guān)鍵在于計(jì)算復(fù)雜性和適用的環(huán)境。文中針對(duì)這一問(wèn)題提出了集成幾何方法和拓?fù)浞椒ǖ姆旨?jí)混合建模方法，用來(lái)構(gòu)造大規(guī)模的環(huán)境，生成全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和局部基于特征模型的混合等級(jí)式模型，減小了模型構(gòu)造的計(jì)算復(fù)雜性，提高了整個(gè)環(huán)境模型的準(zhǔn)確度。
　　第五，研究了移動(dòng)機(jī)器人的軌跡跟蹤問(wèn)題。首先針對(duì)Pioneer2/DX移動(dòng)機(jī)器人，推導(dǎo)了其運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和跟蹤模型。基于模糊控制方法實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人的