《基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术-大学论文》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术-大学论文（86页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、上海交通大学硕士学位论文目 录第一章 绪论 .31.1 引言.31.2 移动机器人的定义与主要研究内容31.2.1 移动机器人的定义31.2.2 移动机器人的主要研究内容41.3 本文研究课题与内容安排51.3.1 研究课题51.3.2 内容安排6第二章 移动机器人导航技术概述 .82.1 移动机器人工作环境表示方法82.1.1 几何地图82.1.2 拓扑地图.102.2 移动机器人定位技术.112.2.1 相对定位技术.112.2.2 绝对定位技术.122.3 移动机器人路径规划方法.132.3.1 Dijkstra和A*图搜索算法.132.3.2 人工势场法.132.3.3 调和函数势场法
2、.142.3.4 回归神经网络法(RNN).15第三章 基于线段关系的扫描匹配定位.173.1 环境描述.173.2 定位传感器.193.3 直线段提取 .203.3.1 LRF数据点分段.203.3.2 直线拟合.213.3.3 直线斜率计算.213.4 线段关系(LSR)匹配.233.4.1 判据选取.233.4.2 递进式对应性计算.253.4.3 距离关系比较的分离与合并.263.4.4 最佳匹配搜索.283.4.5 位姿计算.293.5 实验及结果分析.29第四章 基于已知地图的路径规划.324.1 基于A*算法的拓扑地图规划.334.1.1 拓扑地图的表示.334.1.2 A*算法
3、.344.2 基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法.364.2.1 栅格环境的RNN表示364.2.2 RNN动力学模型.374.2.3 RNN路径规划的基本机理.384.2.4 RNN安全路径设计.394.2.5 RNN路径规划算法设计.42第五章 基于混合地图的移动机器人递阶导航系统的设计.475.1 导航系统体系结构.485.2 混合地图模型.495.3 三级递阶规划结构.505.3.1 全局规划层架构.505.3.2 局部规划层架构.515.3.3 基于Motor-schema的行为反应层.535.4 地图匹配法和里程计相结合的自定位技术.555.4.1 里程计模型.555.4.2
4、 匹配定位方法.555.4.3 位姿融合.585.4.3.1 里程计误差分析.585.4.3.2 匹配定位方法误差分析.595.4.3.3 Kalman滤波.605.5 各功能间的统筹协调.615.6 递阶导航软件SmartNavigator625.6.1 系统架构.635.6.2 导航软件界面及使用介绍.64第六章 实验平台与实验设计.696.1 多功能机器人“天骄-I”.696.1.1 硬件系统.696.1.2 运动控制系统.706.1.3 激光雷达.716.2 基于混合地图的递阶导航实验.736.2.1 实验设计与分析.736.2.2 地图描述.746.2.3 实验过程.746.2.4
5、实验结果与分析.756.2.5 实验结论.78第七章 结论与展望.797.1 结论.797.2 展望.80参考文献.81致 谢.84攻读硕士学位期间发表的学术论文.86作者在攻读硕士学位期间参加的科研工作.86第一章 绪论1.1 引言国际标准化组织（ISO）中的工业自动化系统委员会（TC184）所属工业机器人分会（SC2）对机器人的定义是：“A robot is a machine which can be programmed to perform some tasks which involve manipulative or locomotive actions under automa
6、tic control”，即“机器人是一种自动控制下通过编程可完成某些操作或移动作业的机器”。机器人是在创造一个“与人一样思考、一样行动的机械装置”的构想下诞生的。随着机器人应用领域的不断拓展，机器人技术已经超出工业机器人范畴。早在七十年代中期，在计算机技术、传感器技术和人工智能理论的推动下，国际上广泛开展了对智能机器人的研究，其中以移动机器人1的研究最为广泛。近年来,移动机器人技术在工业、农业、医学及社会服务业等领域显示了越来越广泛的应用前景。在我国，移动机器人研究也蓬勃开展起来，神州系列载人飞船多次发射成功，表明国家加大在宇航领域的科学研究力度，在提出的“嫦娥计划”中，移动机器人是星际探索
7、的重要工具，在即将到来的第十一个五年计划中，以服务机器人为代表的移动机器人将承担一个重要的角色，因此，移动机器人已经成为相关科技人员研究攻关重点。1.2 移动机器人的定义与主要研究内容1.2.1 移动机器人的定义移动机器人是机器人学中的一个重要分支。所谓移动机器人就是指能够对复杂的环境进行自主的分析、判断和决策，并实现快捷、安全、自由移动的机器人l 从工作环境来分，可分为室内移动机器人和室外移动机器人；l 按移动方式来分，可分为轮式移动机器人、步行移动机器人、蠕动机器人、履带式移动机器人、爬行机器人和水下推进式机器人等；l 按控制体系结构来分，可分为功能式(水平式)结构机器人、行为式(垂直式)
8、结构机器人和混合式结构机器人；l 按功能和用途来分，可分为医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人和管道检测机器人等；l 按作业空间来分，可分为陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人；1.2.2 移动机器人的主要研究内容与传统的工业机器人相比，移动机器人是一个组成结构非常复杂的系统，具有任务分析、信息感知、自主决策等类似人类智能行为的人工智能。换句话说，移动机器人可以看作是由知识库及传感器系统、行为控制器和机械装置组成的相互联系、相互作用的复杂动态系统。其研究涉及传感器、人工智能、机械控制等技术，尤其集中在若干关键技术的研究与突破。这些关键技术主要包括机器人体系结构、导航技术、
9、运动控制技术和多传感器信息的集成与融合等1,2。1) 多传感器信息融合融合是针对一个系统中使用多传感器(多个或多类)这一特定问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。多传感器融合3的常用方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波等。其中加权平均法是最简单，也最直观的方法，一般用于对动态低水平的数据进行处理；贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器低层数据的常用方法，适用于具有高斯白噪声的不确定性传感信息融合；对于系统噪声和观测噪声为高斯白噪声的线性系统模型采用卡尔曼滤波(KF)来融合动态低层次冗余传感信息。2) 运动控制技术由于移动机器人的执行机构种类众多，主要有车轮式，履带式，腿足式，蠕动式，蛇行式等机构形式。因此，运动控制技术的研究不可小觑。移动
