移动智能机器人自主避障的研究与实现

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1、移动智能机器人自主避障的研究与实现lndex：TP242．6ssifiedU．D．C：621．3iiSouthwestUnverstyICSc’enceIIenCeandTechnoIecl3n0ofogyMasterThesiSDegreeIIementationofResearchandmprleAvoidancefoAutonomousObstacIeInteIIintRobotMobigeGrade：2008Candidate：LuoQianyouAcademiCIiedfor：MasterDegreeAppandRecognitionSpeciaIity：Patt

2、ernIInteIigentSystemsiHuaSupervSOl"：Prof．ZhangI．1i5．2011Apr独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。日期：州‖-，夕签名：、黝人关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，

3、允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的学位论文在解密后应遵守此规定签导师签名：怅鲜舻麴久I西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要自主避障需要机器人本体、感知单元、智能算法等多方面综合协调，是衡量移动智能机器人智能化程度的关键指标，在机器人应用技术日益满足各种实际需求的过程中，自主避障得到了国内外学者的广泛关注。本课题以移动智能机器人自主避障的理论分析及其较高的性价比实现为重点，开展了理论与实践紧密结合的研究与产品开发工作。分析了移动智能机器人系统的体系结构，构建了机器人控制系统结构，对机器人进行了建模和

4、运动学分析，基于优化的混合范式构建了移动机器人决策系统。以硬件系统的低成本、可靠实现为目标，根据不同传感器的优缺点，选用多超声波传感器和双目立体视觉摄像机来共同检测移动机器人前进方向上的障碍物信息。提出对超声波信号进行唯一编码的方法来解决传统多超声波传感系统出现的串扰问题。采用改进的HIMM算法对多超声波传感信息进行融合，然后利用D．S证据方法对融合后的超声波信息和视觉信息进行融合得到障碍物的分布信息。采用改进的人工势场法作为移动机器人的避障控制算法，提出采用增加虚拟目标点的方法来解决机器人在避障过程中出现局部极小值点问题，引入障碍物相对于机器人的速度来修改斥力势函数实现机

5、器人动态避障，并对算法进行了仿真，仿真结果证明了算法的正确性。实物测试证明了本文所构建的移动机器人避障传感系统和所选用的避障控制算法的有效性。人工势场法关键词：移动机器人自主避障多传感器信息融合动态避障西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractAsameasureofobstacleavoidancekeyrobots’intelligence，autonomoustoandofrobottechnologyrequiresintegratingcoordinatingmanyaspectssystem，such觞mechanicalrobotsbody,per

6、ceptionunit，intelligentalgorithm，etc．Asareinobstacleavoidancehasdrawnfields，autonomousappliedmanypracticalattentionofandscholarsallovertheworld．Thisresearchwidespreadexpertsfocusesontheoreticalandofrobotanalysispracticalapplicationintelligentautonomousobstacleavoidancemainworkisasfollowed：

7、system．TheThearchitectureofmobilerobotissystemintelligentanalyzed；controlandbasedonmixaresystemdecision-makingsystemoptimizedparadigmbuilt；robotmodelandkinematicmodelareestablished．Inordertobuildarobotwithandlowsensorandsystemcost，multi―ultrasonichighperforman