基于多傳感器融合的室內(nèi)機(jī)器人自主導(dǎo)航方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、自主導(dǎo)航是室內(nèi)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自決行為規(guī)劃的核心問(wèn)題,相對(duì)復(fù)雜條件下的環(huán)境感知,基于多傳感器融合成為新的發(fā)展趨勢(shì)。本課題以機(jī)器人平臺(tái)為工程應(yīng)用背景,期望將深度學(xué)習(xí)引入人工智能領(lǐng)域,開展相關(guān)機(jī)器人技術(shù)在自主導(dǎo)航中的方法研究,開發(fā)集機(jī)械平臺(tái)、嵌入式硬件、軟件系統(tǒng)、SLAM算法、場(chǎng)景識(shí)別方法于一體的機(jī)器人綜合系統(tǒng)框架,結(jié)合多傳感器融合的環(huán)境信息,實(shí)時(shí)指導(dǎo)路徑規(guī)劃,不僅提供室內(nèi)機(jī)器人自主導(dǎo)航的可行方法,對(duì)促進(jìn)該領(lǐng)域語(yǔ)義地圖的發(fā)展也具有一定積極意義。本

2、文主要內(nèi)容如下:
  研究并設(shè)計(jì)滿足自主導(dǎo)航條件的機(jī)器人綜合系統(tǒng)框架,包括集主動(dòng)感知、語(yǔ)音輸入、運(yùn)動(dòng)控制等的機(jī)械平臺(tái),集IO驅(qū)動(dòng)、數(shù)學(xué)運(yùn)算庫(kù)、機(jī)器人控制、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型等的嵌入式硬件結(jié)構(gòu),集環(huán)境感知與執(zhí)行、移動(dòng)終端、中間層連接、分布式架構(gòu)、任務(wù)算法等的機(jī)器人系統(tǒng)。
  研究適用于ROS環(huán)境的多傳感器融合SLAM算法:融合超聲、RGBD、激光雷達(dá)數(shù)據(jù),基于Gmpping建立二維柵格地圖,通過(guò)自適應(yīng)蒙特卡洛定位,導(dǎo)航時(shí)采用A

3、*算法實(shí)施全局探索,并輔以動(dòng)態(tài)窗口法進(jìn)行局部避障。實(shí)驗(yàn)證明所創(chuàng)建地圖分辨率為2cm,并能指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行室內(nèi)導(dǎo)航。
  提出一種混合IMU的里程計(jì)實(shí)時(shí)校正算法:基于擴(kuò)展卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波融合獲取姿態(tài)角,修正機(jī)器人方位信息;定時(shí)比較里程計(jì)位移與二次積分加速計(jì)數(shù)據(jù),防止機(jī)器人運(yùn)動(dòng)漂移及懸空。相關(guān)傳感器經(jīng)過(guò)零漂校準(zhǔn)后,融合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)精度高、收斂速度快,并能校正里程計(jì)丟失現(xiàn)象。
  提出一種用于路徑規(guī)劃的方向A*算法:首先采用“視野線

4、”平滑原則優(yōu)化路徑,消除鋸齒效應(yīng)并避免部分碰撞;其次應(yīng)用“圓弧-直線-圓弧”轉(zhuǎn)彎策略,避免機(jī)器人本體寬度影響;最后基于二叉堆加速算法,提升算法計(jì)算效率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,方向A*算法滿足平滑要求且能有效避免碰撞,其加速方法可平均提速4-7倍。同時(shí),機(jī)器人在真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)安全自主導(dǎo)航,跟蹤誤差小于0.15m,驗(yàn)證了方法的可行性。
  提出一種基于語(yǔ)義建圖的場(chǎng)景分類方法:首先映射深度信息構(gòu)建二維柵格地圖,自主規(guī)劃場(chǎng)景識(shí)別路徑;其次

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