與人共融的家庭服務(wù)機(jī)器人定位與導(dǎo)航.pdf

1、服務(wù)機(jī)器人的定位與導(dǎo)航，不僅需要具備基本的導(dǎo)航算法，而且還要考慮應(yīng)用環(huán)境中人的舒適感、滿意程度等諸多精神方面的需求。傳統(tǒng)的機(jī)器人導(dǎo)航方式側(cè)重于感知決策模式下的自主運(yùn)動(dòng)，追求定位導(dǎo)航的精確性和抗干擾能力，很少涉及人的運(yùn)動(dòng)模式發(fā)現(xiàn)和行為意圖理解，缺乏與人友好、和諧共處的屬性。本文針對(duì)人-機(jī)共存的半結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)家庭環(huán)境，深入研究智能空間輔助的服務(wù)機(jī)器人高性能定位、導(dǎo)航與控制的相關(guān)方法和關(guān)鍵技術(shù)，探索與人共融的家庭服務(wù)機(jī)器人定位導(dǎo)航新形式，以提高服

2、務(wù)機(jī)器人的智能化水平和執(zhí)行服務(wù)任務(wù)的效率。論文的主要工作如下:
　　(1)針對(duì)家庭環(huán)境下人的運(yùn)動(dòng)發(fā)現(xiàn)，提出了一種具有高精度、強(qiáng)魯棒性和目標(biāo)識(shí)別能力的人體快速檢測、定位與跟蹤方法。首先，基于分布激光雷達(dá)搭建了家庭環(huán)境下的人體檢測、定位與跟蹤平臺(tái)，使之具備多目標(biāo)跟蹤能力。其次，為彌補(bǔ)該系統(tǒng)只能進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，難以完成目標(biāo)識(shí)別的缺憾，融合視覺檢測信息，提取目標(biāo)的顏色和輪廓特征，實(shí)現(xiàn)了具有特征識(shí)別能力的目標(biāo)跟蹤，不僅擴(kuò)展了服務(wù)機(jī)器人的感

3、知能力，而且從根本上解決了“服務(wù)對(duì)象在哪里，其狀態(tài)如何”的問題。
　　(2)為增強(qiáng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)家庭環(huán)境下服務(wù)機(jī)器人自主定位能力，將基于自然特征的場景識(shí)別技術(shù)與Monte Carlo方法有機(jī)結(jié)合，提出了一種由粗到精、定位狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控的服務(wù)機(jī)器人位姿估計(jì)方法，并對(duì)新添粒子的引入方式進(jìn)行了深入研究。在場景識(shí)別階段，基于SURF算法提取不變性特征，構(gòu)建特征詞典，實(shí)現(xiàn)了家庭環(huán)境下不同場景的特征向量表示形式。針對(duì)傳統(tǒng)BOW模型表示圖像的不穩(wěn)定問題

4、，提出了一種基于統(tǒng)計(jì)的幾何一致性檢驗(yàn)方法，提高了場景識(shí)別的準(zhǔn)確率。在位姿估計(jì)階段，采用信息熵和粒子有效性數(shù)目實(shí)時(shí)監(jiān)測當(dāng)前粒子的定位狀態(tài)，為新粒子的引入增添了理論依據(jù)。實(shí)驗(yàn)效果表明，該方案能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)環(huán)境下具有強(qiáng)魯棒性的服務(wù)機(jī)器人快速定位。
　　(3)針對(duì)傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法在家庭環(huán)境下展現(xiàn)出來的局限性，提出一種基于人的行走軌跡的服務(wù)機(jī)器人導(dǎo)航方法。首先，在人體檢測、定位與跟蹤的基礎(chǔ)上，探討了行人軌跡的描述方式，提出了一種基于核密度估計(jì)

5、的關(guān)鍵點(diǎn)提取與軌跡表達(dá)方法，通過軌跡在空間距離、運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)速度上的相似性度量實(shí)現(xiàn)了行人運(yùn)動(dòng)軌跡的分類。其次，為避免路徑搜索算法在全局空間中的擴(kuò)展，提高算法的實(shí)時(shí)性，提出了一種基于軌跡引力函數(shù)的改進(jìn)RRT-Connect算法，實(shí)現(xiàn)了趨于行走軌跡的路徑搜尋方案。最后，實(shí)現(xiàn)了基于拓?fù)?柵格環(huán)境模型雙層路徑規(guī)劃，在安全導(dǎo)航的基礎(chǔ)上，提高了導(dǎo)航效率。
　　(4)依據(jù)家庭環(huán)境中人的運(yùn)動(dòng)行為具有一定規(guī)律性的假設(shè)，提出了一種基于人的運(yùn)動(dòng)模式分