基于多傳感器融合的室內(nèi)機(jī)器人自主導(dǎo)航方法研究.pdf

1、自主導(dǎo)航是室內(nèi)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自決行為規(guī)劃的核心問題，相對復(fù)雜條件下的環(huán)境感知，基于多傳感器融合成為新的發(fā)展趨勢。本課題以機(jī)器人平臺(tái)為工程應(yīng)用背景，期望將深度學(xué)習(xí)引入人工智能領(lǐng)域，開展相關(guān)機(jī)器人技術(shù)在自主導(dǎo)航中的方法研究，開發(fā)集機(jī)械平臺(tái)、嵌入式硬件、軟件系統(tǒng)、SLAM算法、場景識(shí)別方法于一體的機(jī)器人綜合系統(tǒng)框架，結(jié)合多傳感器融合的環(huán)境信息，實(shí)時(shí)指導(dǎo)路徑規(guī)劃，不僅提供室內(nèi)機(jī)器人自主導(dǎo)航的可行方法，對促進(jìn)該領(lǐng)域語義地圖的發(fā)展也具有一定積極意義。本

2、文主要內(nèi)容如下:
　　研究并設(shè)計(jì)滿足自主導(dǎo)航條件的機(jī)器人綜合系統(tǒng)框架，包括集主動(dòng)感知、語音輸入、運(yùn)動(dòng)控制等的機(jī)械平臺(tái)，集IO驅(qū)動(dòng)、數(shù)學(xué)運(yùn)算庫、機(jī)器人控制、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型等的嵌入式硬件結(jié)構(gòu)，集環(huán)境感知與執(zhí)行、移動(dòng)終端、中間層連接、分布式架構(gòu)、任務(wù)算法等的機(jī)器人系統(tǒng)。
　　研究適用于ROS環(huán)境的多傳感器融合SLAM算法:融合超聲、RGBD、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，基于Gmpping建立二維柵格地圖，通過自適應(yīng)蒙特卡洛定位，導(dǎo)航時(shí)采用A

3、*算法實(shí)施全局探索，并輔以動(dòng)態(tài)窗口法進(jìn)行局部避障。實(shí)驗(yàn)證明所創(chuàng)建地圖分辨率為2cm，并能指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行室內(nèi)導(dǎo)航。
　　提出一種混合IMU的里程計(jì)實(shí)時(shí)校正算法:基于擴(kuò)展卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波融合獲取姿態(tài)角，修正機(jī)器人方位信息;定時(shí)比較里程計(jì)位移與二次積分加速計(jì)數(shù)據(jù)，防止機(jī)器人運(yùn)動(dòng)漂移及懸空。相關(guān)傳感器經(jīng)過零漂校準(zhǔn)后，融合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)精度高、收斂速度快，并能校正里程計(jì)丟失現(xiàn)象。
　　提出一種用于路徑規(guī)劃的方向A*算法:首先采用“視野線

4、”平滑原則優(yōu)化路徑，消除鋸齒效應(yīng)并避免部分碰撞;其次應(yīng)用“圓弧-直線-圓弧”轉(zhuǎn)彎策略，避免機(jī)器人本體寬度影響;最后基于二叉堆加速算法，提升算法計(jì)算效率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，方向A*算法滿足平滑要求且能有效避免碰撞，其加速方法可平均提速4-7倍。同時(shí)，機(jī)器人在真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)安全自主導(dǎo)航，跟蹤誤差小于0.15m，驗(yàn)證了方法的可行性。
　　提出一種基于語義建圖的場景分類方法:首先映射深度信息構(gòu)建二維柵格地圖，自主規(guī)劃場景識(shí)別路徑;其次