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机器人类有关论文范文文献,与申请工学硕士学位文相关论文摘要
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(申请工学硕士学位论文)
未知环境下基于SLAM的移动
机器人导航算法研究
培养单位:物流工程学院
学科专业:机械制造及自动化
研究生:韩锐
指导教师:李文锋教授
2006年5月
分类号密级
UDC学校代码10497
学位论文
中文题目:未知环境下基于SLAM的移动机器人导航算法研究
英文题目:AResearchtotheSLAM-basedNavigationAlgorithm
forMobileRobotsinUnknownEnvironments
研究生姓名:韩锐
指导教师:姓名李文锋职称教授学位博士
单位名称物流工程学院邮编430063
申请学位级别硕士学科专业名称机械制造及自动化
论文提交日期2006.4论文答辩日期2006.5
学位授予单位武汉理工大学学位授予日期
答辩委员会主席评阅人
2006年月 摘 要
智能移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划,自组织,自适应能力的机器人没有人干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务,进行特定操作ntelligentrobotsareakindofrobotsthatareabletoworkinplexenvironmentswiththecapacitiesofself-anizingandself-planning.Navigationproblemisahotissueconcernedinresearchingonsuchkindofrobots.Itsaimistomovepurposelyanddothejobwithoutaids.WithsupportsoftheprojectofNationalNaturalScienceFoundationofChinaandtheprojectofExcellentYouthFundinHubeiprovince,thispaperaimstodevelopanewalgorithmfornavigatingbasedontheSimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)algorithmtomaketherobotstotallyautonomousintheunknownbutstructuredenvironments.
ThenavigationtechniquesarefirstlyreviewedinthispaperandthentheSimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)problemisintroduced,basedontheanalysisofthelocalizationproblemandthemapbuildingproblemwhicharetwokeypointsinthenavigationtechniques,includingitsstructure,characteristics,categoriesandsoon.Asthereisaconflictbetweentherequirementsofputationalplexityandinformation-richnesswithinthepoint-featurebasedSLAMalgorithm,aline-featurebasedSLAMalgorithmiswellpresentedinthispaper.Alloperationsrequiredforbuildingandmaintainingthismap,suchasmodel-setting,dataassociation,andstate-updatingaredescribedandformulated.Thisapproachhasbeenprogrammedandsuccessfullytestedinthesimulationwork
Tomeettheneedofpathplanninginnavigation,herewemainlyconcernthelocalplanning,thatis,obstacleavoiding.WeintroducetheVFH/VFH+,analgorithmforobstacleavoidance,indetailinthepaper.Whatismore,inourwork,webineVFH+andSLAMtogethertodevelopanewwayfornavigation,whichhasmoreapplicationsandbehavesbetterthantheonebasedmerelyonVFH+does.
Keywords:navigation,SLAM,VFH/VFH+
第1章绪论1
1.1课题研究的目的与意义1
1.2课题研究的内容2
1.3论文组织结构2
第2章移动机器人导航技术4
2.1机器人导航概述4
2.2移动机器人导航方式4
2.3移动机器人的定位问题6
2.4移动机器人的制图问题7
2.4.1地图的类型7
2.4.2机器人制图存在的问题8
2.4.3同时定位与制图问题9
2.5本章小结10
第3章同时定位与制图(SLAM)算法11
3.1同时定位与制图算法介绍11
3.1.1SLAM算法性质11
3.1.2SLAM算法分类12
3.2基于特征SLAM算法构架简介14
3.3传感器的选择及特征提取15
3.3.1传感器选择15
3.3.2特征提取17
3.4噪音模型建立17
3.5滤波技术简介17
3.6卡尔曼滤波简介18
3.6.1线性卡尔曼滤波简介19
3.6.2扩展卡尔曼滤波(EKF)简介21
3.7本章小结22
第4章一种基于线特征SLAM算法研究24
4.1过程模型建立24
4.2观测模型的建立26
4.3算法的实施26
4.3.1机器人运动初始化26
4.3.2数据匹配27
4.3.3状态更新30
4.3.4新信息处理31
4.3.5地图管理32
4.4SLAM算法仿真33
4.4.1仿真环境的创建33
4.4.2SLAM算法示例35
4.5本章小结37
第5章机器人避障算法38
5.1常见的避障算法介绍38
5.2VFH避障算法介绍39
5.2.1(CertaintyValue)值的确定39
5.2.2VFH算法阐述41
5.2.3VFH+算法阐述43
5.3VFH+算法仿真47
5.3.1仿真环境的创建47
5.3.2仿真结果说明49
5.4本章小结51
第6章基于SLAM的导航算法52
6.1基于SLAM的导航算法介绍52
6.2基于SLAM的导航算法特点53
6.3导航新算法的仿真54
6.4本章小结55
第7章全文总结及展望56
7.1全文总结56
7.2本文主要贡献57
7.3未来研究方向57
参考文献58
致谢62
作者攻读硕士期间参与项目及发表的论文63
移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划,自组织,自适应能力的机器人.导航研究的目标就是在没有人干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务,进行特定操作.机器人通过装配的信息获取获得外部环境信息,判定自身状态,实现自我定位,规划并执行下一步动作
视觉导航方式具有信号探测范围宽,获取信息完整等优点,是未来移动机器人导航的一个主要的发展方向.在视觉导航系统中,目前国内外应用最多的是采用在移动机器人上安装车载摄像机的基于局部视觉的导航方式,这种导航方式所有的计算设备和传感器都装载在机器人车体上,利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像,然后通过图像处理技术,如特征识别,距离估计等,进行机器人定位及规划下一步的动作.有研究人员利用Fourier变换处理机器人全方位图像,并将关键位置的图像经Fourier变换所得的数据存储起来作为机器人定位的参考点.以后机器人所拍摄的图像经变换后与之相对照,从而得知机器人当前位置.一般机器人都安装了一些非视觉传感器,如超声传感器,红外传感器,接触传感器等.利用这些传感器亦可以实现机器人导航有研究人员将超声数据与图像数据结合,通过事先训练好的神经网络预测障碍物的可能位置,从而使得机器人能够在动态非结构化环境中实现自主导航.
由上述可知,相对定位技术的优点在于具有良好的短期精度,低廉的价格以及较高的采样速率,但是由于相对定位技术的基本思路都是基于测量值的积累,因此无法避免时间漂移问题.随着路径的增长,任何小的误差经过积累都会无限的增加.因此相对定位不适合长距离和长时间的准确定位,除非采用外部手段对误差进行约束.
绝对定位手段主要有以下几种:
基于活动信标(信号灯).信号灯通过发射光或者声波而被机器人感知.通过测量这些被感知(3个或更多)的信号灯的作用范围,来决定机器人的绝对位置.应该注意,这些信号灯在环境中的位置必须事先已知的.
(2)基于人工路标识别.将路标放置在环境中的已知位置上.保证任意时刻机器人能够发现若干路标.通过测量机器人与这些路标之间的相对距离来定位.使用该方法的好处在于定位误差是有界的.但是,与信号灯不同的是:人工路标一般不能看成点状,而是看作一些特征的集合,这样机器人每次感知
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