移动机器人基于激光雷达的定位与导航技术研究

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时间:2019-05-16

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1、分类号:密级:UDC:编号:工学硕士学位论文移动机器人基于激光雷达的定位与导航技术研究硕士研究生:王靖淇指导教师:朱齐丹教授学科、专业:控制科学与工程论文主审人:张智副研究员哈尔滨工程大学2018年01月分类号:密级:UDC:编号:工学硕士学位论文移动机器人基于激光雷达的定位与导航技术研究硕士研究生:王靖淇指导教师:朱齐丹教授学位级别:工学硕士工程领域:控制科学与工程所在单位:自动化学院论文提交日期:2018年01月论文答辩日期:2018年03月学位授予单位:哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationf

2、ortheProfessionalDegreeofM.EngLocationandNavigationTechnologyofMobileRobotbasedonLaserRangeFindersCandidate:WangJingqiSupervisor:Prof.ZhuQidanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringEngineeringField:ControlScienceandEngineeringDateofSubmission:Jan,2018DateofOralExamination:Mar,2018University:Ha

3、rbinEngineeringUniversity移动机器人基于激光雷达的定位与导航技术研究摘要随着中国制造业的发展,机器人学的重要性日益突出,并逐步走入人们的生活,推动社会的进步。移动机器人是机器人领域重点的研究分支,随着无人驾驶、自动驾驶研究兴起,更成为了当下讨论和研究热点。作为移动机器人,保证其能在处于未知环境也能够实现自主定位和导航,也是实现智能机器人的关键。本文将利用实验室现有NavigatorQ2机器人为实验平台,并利用机器人操作系统ROS实现本课题的研究。首先,建立实现机器人系统相关模型。针对常规的移动机器人建立其运动模型和观测模型;对论文中涉及到的内、外部传感器模型进行了描述

4、,并确定使用的改进直线模型;实际实验使用国产二维激光雷达,并对获得的信息数据处理。其次,SLAM部分主要研究基于改进的粒子滤波RBPF的FastSLAM建图的原理和方法。对于经典粒子滤波过程进行详细地阐述,指出经典粒子滤波算法中粒子退化的不足及常用改进:加入重采样过程;将经典粒子滤波算法与扩展卡尔曼算法定性的进行了对比。重点研究在高维复杂环境中,基于Rao-Blackwellized粒子滤波在SLAM中的应用FastSLAM,创新的针对重采样算法的粒子匮乏问题进行了自适应的改进;最后以实验验证改进算法有效性。再次,导航部分主要研究基于栅格地图的导航方法。在导航过程中,利用自适应的蒙特卡洛AM

5、CL算法进行定位;路径规划过程分全局和局部规划两个部分,分别对A*算法、Dijkstra和动态窗口法(DWA)详细地分析,并通过MATLAB仿真进行验证,比较算法优缺点;对于局部路径规划传统DWA算法的不足进行了改进,将机器人非质点化,并加入了膨胀区间;最后以实验验证改进算法有效性。最后,利用Linux下的ROS机器人操作系统开发设计控制界面,并分别进行了SLAM和导航方法的仿真实验验证和实际环境的实验。关键词:移动机器人;智能;SLAM;导航;ROS移动机器人基于激光雷达的定位与导航技术研究ABSTRACTWiththedevelopmentofChina'smanufacturingin

6、dustry,theimportanceofroboticshasbecomeincreasinglyprominentItgraduallycomesintopeople'slifeandpromotessocialprogress.Mobilerobotsarethekeyresearchbranchesinthefieldofrobotics.Withthedevelopmentofautonomousdrivingandself-drivingresearch,mobilerobotshavebecomethehottopicsfordiscussionandresearch.Asa

7、mobilerobot,itisalsothekeytorealizeintelligentrobot,sothatitcanrealizeautonomouspositioningandnavigationeveninanunknownenvironment.Inthispaper,wewilluseNavigatorQ2robotinthelaboratoryastheexperimentalplatfo

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