基于激光雷达的移动机器人混合导航控制的研究

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1、摘要导航控制问题是移动机器人技术的重要组成部分。它以移动机器人实验平台为载体，通过导航控制系统实现在复杂环境下的正确导航。本论文来源于国家自然科学基金蘑点项目“未知环境中移动机器人导航控制的理论与方法研究”(项目号：60234030)。作为该项目的一部分，本文主要研究了基于激光雷达的移动机器人混合导航控制系统。论文以中南大学智能所研制的移动机器人“中南移动一1”‘(MORCS．1)为实验平台，设计并研究了基于激光雷达的、反应式控制系统与慎思式系统相互协调的混合导航控制系统，其主要内容如下：l、提

2、出了基于行为的实时反应式控制模型。设计了反应式行为控制系统，该系统包括反射式行为，反应式避障行为和扰动控制策略。反射式行为在复杂环境中能对移动机器人起到保护作用。反应式避障行为实现实时选择最佳可行方向，并无碰撞地到达目的地。当在较复杂的环境下机器人出现徘徊或无法找到可行方向时，加入扰动控制策略以提高反应式控制系统的实时导航能力。2、建立了基于栅格地图的慎思式控制模型。以激光雷达作为主要环境感知传感器，通过激光雷达获得的距离信息并结合航迹推算系统，建立基于栅格的环境地图。在栅格地图的基础上进行路径

3、搜索与优化，并用其规划的结果指导底层的反应式控制系统实现导航。慎思规划主要针对复杂静态环境。3、设计了针对动态环境的避障控制模型。利用栅格环境地图进行局部栅格地图匹配检测出动静态障碍物，在此基础上设计了针对简单动态障碍环境下的实时避障策略。并与反应式控制层相结合实现动态环境下的实时避障。整个系统通过各模块之间相互协调，实现了有效导航。该混合导航系统在移动机器人平台MORCS．1上进行了大量的实验，实验结果验证了其有效性。关键词混合导航，动态环境，激光雷达，慎思规划，反应式系统，障碍物检测ABST

4、RACTNavigationcontrolproblemisaveryimportantpartofmobilerobottechno．Itbaseonreliablemobilerobotexperimentplatforid。andefficientlyrealizecorrectlynavigatebynavigationcontrolsystemundercomplexenvironment．Generallyspeaking，Navigationcontrolincludessever

5、alproblemssuchascapturinginformationofenvironmentandthemselves，comprehendingofenvironment，motionplanningandcontrolling．。ThisdissertationissupportedbythekeyprojectoftheNationalNaturalScienceFoundationofChinaundergrantNO．60234030，ResearchonTheoriesandM

6、ethodsofNavigationControlforMobileRobotsunderUnknownEnvironment．Asonepartoftheproject,thisdissertationaimsatdesigninganddevelopingahybridnavigationcontrolsystemformobilerobotbaseonlaserradar．ThisdissertationtakethemobilerobotMORCS-lasexperimentplatfo

7、rm，whichisdevelopedbyCentralSouthUniversityIntelligentlab，anddesignedahybridnavigationsystemwhichcombinethereactivecontrolsystemanddeliberativesystembasedonlaserscanner．Themaincontributionandworkaredescribedasfollows：1Designarealtimereactivecontrolsy

8、stembasedonbehavior．Inthissystemincludereflectbehavior,disturbancecontrolstrategyandreactiveobstacleavoidancebehavior．ReflectbehaviorCallensurethesafetyofrobotundercomplexenvironment．Reactiveobstacleavoidancebehaviorcanrealizethecorrectchoosethebesto