與人共融的家庭服務機器人定位與導航.pdf

1、服務機器人的定位與導航，不僅需要具備基本的導航算法，而且還要考慮應用環(huán)境中人的舒適感、滿意程度等諸多精神方面的需求。傳統(tǒng)的機器人導航方式側重于感知決策模式下的自主運動，追求定位導航的精確性和抗干擾能力，很少涉及人的運動模式發(fā)現(xiàn)和行為意圖理解，缺乏與人友好、和諧共處的屬性。本文針對人-機共存的半結構動態(tài)家庭環(huán)境，深入研究智能空間輔助的服務機器人高性能定位、導航與控制的相關方法和關鍵技術，探索與人共融的家庭服務機器人定位導航新形式，以提高服

2、務機器人的智能化水平和執(zhí)行服務任務的效率。論文的主要工作如下:
　　(1)針對家庭環(huán)境下人的運動發(fā)現(xiàn)，提出了一種具有高精度、強魯棒性和目標識別能力的人體快速檢測、定位與跟蹤方法。首先，基于分布激光雷達搭建了家庭環(huán)境下的人體檢測、定位與跟蹤平臺，使之具備多目標跟蹤能力。其次，為彌補該系統(tǒng)只能進行運動目標跟蹤，難以完成目標識別的缺憾，融合視覺檢測信息，提取目標的顏色和輪廓特征，實現(xiàn)了具有特征識別能力的目標跟蹤，不僅擴展了服務機器人的感

3、知能力，而且從根本上解決了“服務對象在哪里，其狀態(tài)如何”的問題。
　　(2)為增強復雜動態(tài)家庭環(huán)境下服務機器人自主定位能力，將基于自然特征的場景識別技術與Monte Carlo方法有機結合，提出了一種由粗到精、定位狀態(tài)實時監(jiān)控的服務機器人位姿估計方法，并對新添粒子的引入方式進行了深入研究。在場景識別階段，基于SURF算法提取不變性特征，構建特征詞典，實現(xiàn)了家庭環(huán)境下不同場景的特征向量表示形式。針對傳統(tǒng)BOW模型表示圖像的不穩(wěn)定問題

4、，提出了一種基于統(tǒng)計的幾何一致性檢驗方法，提高了場景識別的準確率。在位姿估計階段，采用信息熵和粒子有效性數(shù)目實時監(jiān)測當前粒子的定位狀態(tài)，為新粒子的引入增添了理論依據。實驗效果表明，該方案能夠實現(xiàn)動態(tài)環(huán)境下具有強魯棒性的服務機器人快速定位。
　　(3)針對傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法在家庭環(huán)境下展現(xiàn)出來的局限性，提出一種基于人的行走軌跡的服務機器人導航方法。首先，在人體檢測、定位與跟蹤的基礎上，探討了行人軌跡的描述方式，提出了一種基于核密度估計

5、的關鍵點提取與軌跡表達方法，通過軌跡在空間距離、運動方向、運動速度上的相似性度量實現(xiàn)了行人運動軌跡的分類。其次，為避免路徑搜索算法在全局空間中的擴展，提高算法的實時性，提出了一種基于軌跡引力函數(shù)的改進RRT-Connect算法，實現(xiàn)了趨于行走軌跡的路徑搜尋方案。最后，實現(xiàn)了基于拓撲-柵格環(huán)境模型雙層路徑規(guī)劃，在安全導航的基礎上，提高了導航效率。
　　(4)依據家庭環(huán)境中人的運動行為具有一定規(guī)律性的假設，提出了一種基于人的運動模式分