2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、服務(wù)機器人的定位與導(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)的機器人導(dǎo)航方式側(cè)重于感知決策模式下的自主運動,追求定位導(dǎo)航的精確性和抗干擾能力,很少涉及人的運動模式發(fā)現(xiàn)和行為意圖理解,缺乏與人友好、和諧共處的屬性。本文針對人-機共存的半結(jié)構(gòu)動態(tài)家庭環(huán)境,深入研究智能空間輔助的服務(wù)機器人高性能定位、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)機器人定位導(dǎo)航新形式,以提高服

2、務(wù)機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)針對家庭環(huán)境下人的運動發(fā)現(xiàn),提出了一種具有高精度、強魯棒性和目標(biāo)識別能力的人體快速檢測、定位與跟蹤方法。首先,基于分布激光雷達搭建了家庭環(huán)境下的人體檢測、定位與跟蹤平臺,使之具備多目標(biāo)跟蹤能力。其次,為彌補該系統(tǒng)只能進行運動目標(biāo)跟蹤,難以完成目標(biāo)識別的缺憾,融合視覺檢測信息,提取目標(biāo)的顏色和輪廓特征,實現(xiàn)了具有特征識別能力的目標(biāo)跟蹤,不僅擴展了服務(wù)機器人的感

3、知能力,而且從根本上解決了“服務(wù)對象在哪里,其狀態(tài)如何”的問題。
  (2)為增強復(fù)雜動態(tài)家庭環(huán)境下服務(wù)機器人自主定位能力,將基于自然特征的場景識別技術(shù)與Monte Carlo方法有機結(jié)合,提出了一種由粗到精、定位狀態(tài)實時監(jiān)控的服務(wù)機器人位姿估計方法,并對新添粒子的引入方式進行了深入研究。在場景識別階段,基于SURF算法提取不變性特征,構(gòu)建特征詞典,實現(xiàn)了家庭環(huán)境下不同場景的特征向量表示形式。針對傳統(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)計的幾何一致性檢驗方法,提高了場景識別的準(zhǔn)確率。在位姿估計階段,采用信息熵和粒子有效性數(shù)目實時監(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)。實驗效果表明,該方案能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)環(huán)境下具有強魯棒性的服務(wù)機器人快速定位。
  (3)針對傳統(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

5、的關(guān)鍵點提取與軌跡表達方法,通過軌跡在空間距離、運動方向、運動速度上的相似性度量實現(xiàn)了行人運動軌跡的分類。其次,為避免路徑搜索算法在全局空間中的擴展,提高算法的實時性,提出了一種基于軌跡引力函數(shù)的改進RRT-Connect算法,實現(xiàn)了趨于行走軌跡的路徑搜尋方案。最后,實現(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)境中人的運動行為具有一定規(guī)律性的假設(shè),提出了一種基于人的運動模式分

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