基于激光传感器的移动机器人定位和地图构建研究

合肥工业大学硕士学位论文基于激光传感器的移动机器人定位和地图构建研究姓名：刘丽雯申请学位级别：硕士专业：检测技术及其自动化装置指导教师：张崇巍20090401基于激光传感器的移动机器人定位和地图构建研究作者：刘丽雯学位授予单位：合肥工业大学相似文献(10条)1.学位论文刘杨基于激光传感器的移动机器人主动SLAM2009未知环境下移动机器人的同时定位与建图(SimultaneousLocalizationandMapping—SLAM)是自主探索领域的核心问题，自提出以来便受到了广泛关注，相关研究者也提出了多种解决方法。然而，在已有的多数方法中，机器人通常以随机方式或预先跟踪指定路径方式进行探索与建图，前者由于机器人运动的盲目性，导致建图效率低下，后者则在很大程度上与环境的未知性矛盾，因此两种方法对环境均不具备良好的适应性。另外，现有研究大多针对无障碍物的环境，对环境的描述过于简单，忽略了可能影响定位与建图结果的多种因素，因此不具有现实意义。br　　针对上述问题，本文面向二维未知环境，研究基于激光传感器的移动机器人主动同时定位与建图方法，具体研究内容包括：br　　1.针对以二维点特征为陆标的未知环境，以栅格地图建模环境，提出有效的主动同时定位与建图方法，综合考虑影响定位与建图的各种因素，解决现有SLAM算法因随机方式和预先指定路径方式进行定位与建图而导致的盲目、低效和建图不充分的缺点。br　　2.在上述工作的基础上，针对机器人可能陷入局部探索而不能有效地完成探索环境的问题，提出有效的改进策略，使机器人能够在保证定位与建图准确性的前提下，及时避开对局部区域的重复探索。br　　3.针对环境中的障碍物会较大程度上影响机器人对新增探索区域预判的问题，提出改进的方法，使机器人能够合理规划对新增区域的预判，从而实现具有实际应用意义的未知环境下机器人的探索与建图，发挥SLAM研究的真正价值。2.期刊论文张华.陈茂华.刘南生.潘际銮.阎柄义履带式智能弧焊机器人系统的研制-机器人技术与应用2002,(1)木文对履带式智能弧焊机器人系统的总体组成、基本功能及实施方案等作-介绍,并对系统中的关键技术进行详细分析.该爬行机器人具有适应性强,智能化程度高的特点,可适应于垂直壁面、球而、管道等多种表而上爬行,自动跟踪焊接.3.学位论文郑芳基于视觉的激光传感器标定算法研究2005移动机器人自主定位和地图创建是机器人研究领域的热点问题。应用传感器感知信息实现可靠定位是自主移动机器人最基本、最重要的功能之一。多传感器感知系统及先进的感知算法是实现具有高度灵活性及鲁棒性行为的机器人的关键。距离探测给移动机器人提供了周围环境的三维深度信息，是自主系统必不可少的部分。激光测距雷达的精度较高，方向性好，在移动机器人研究中得到了广泛应用。本课题提出了一种基于双目摄像机立体视觉系统对激光传感器进行标定的算法。建立了激光传感器数据采集和图形化显示系统。其中，数据采集子系统能够根据实际应用需要设置激光扫描范围、角度分辨率、距离分辨率等不同属性，完成多种测量模式切换，便于实时观察和应用于不同的需求环境。图形化显示子系统能够有效的图形化显示采集数据，并可提供多种显示分析数据的方法，便于观测和分析测量数据，分辨感兴趣的测量目标。通过实验数据，全面分析和研究了环境因素及系统本身对测距的影响，探讨了激光传感器的测距误差。针对激光传感器对不同材质、不同颜色的物体存在测量误差的情况，建立了误差补偿模式，可以为移动机器人周围环境的常用物体进行识别和分类提供相应依据。完成了基于视觉系统的激光传感器标定算法的首要工作，即激光传感器测量到的空间点和双目摄像机拍摄图像中的特征点的匹配。4.学位论文梁志伟基于分布式感知的移动机器人定位与导航2008随着老龄化社会的到来，低成本智能服务机器人将成为机器人领域中重要的研究和应用方向。而服务机器人智能水平与其定位导航能力密切相关，因此实现并改善服务机器人定位导航的性能，提高其实用性、准确性和鲁棒性就成为进一步增强并扩展服务机器人应用的主要研究方向。本文以网络化助老助残服务型移动机器人系统为应用背景，针对环境摄像头节点与机器人激光传感器组成的分布式感知网络，研究提出了新的移动机器人定位、导航及地图创建方法，并应用其构建了分布式感知网络下的移动机器人系统，显著提高了机器人的智能化水平和系统执行任务的效率。首先针对分布式感知的特点，从不同的出发点，研究提出了两种新的定位方法。一是分布式感知协作的扩展MonteCarlo定位方法，从改进经典MonteCarlo定位方法的内部机制出发，通过判断激光感知更新前后采样分布信息熵、有效采样数目及采样分布均匀性的变化，适时地从环境摄像头的检测模型进行重采样以实现分布式传感器间的协作，从而能有效减少机器人位姿的不确定性。二是信息MonteCarlo算法，从信息融合的角度出发，将信息论与MonteCarlo方法结合，依据传感器的信息效用值选择当前最佳的传感器节点，利用该节点的最新观察数据更新机器人的位姿，并将粒子集转化为密度树的方式在网络传输，在减少网络传输数据量的同时减轻了MonteCarlo定位算法中重采样所带来的粒子衰减。文中详细论述两种方法算法的原理和实现，通过实验分析验证了解决移动机器人的全局定位和绑架问题的有效性。其次，考虑到室内环境下的服务机器人的服务对象是人，导航中机器人规划的路径首先要考虑人身体方面的安全，针对基于栅格地图的经典路径规划算法的不足，提出并实现了一种两层插值的路径规划算法——T*算法，算法应用快速行军插值法（FMM）生成环境的目标波形图，而后采用线性插值法从机器人当前位置沿着波逆向搜索生成一条平滑路径：当得到规划的路径后，针对非完整约束的移动机器人，引入了改进的虚拟车辆（W）跟踪方法跟踪生成的路径。同时考虑人的舒适度等感情方面的因素，依据室内环境中人的大多数运动具有一定规律性的假设，提出并实现了一种学习人典型运动模式的方法，利用该方法对环境中人的行为做出预测，协调机器人以达到与人和谐共处的导航目的。算法通过环境摄像头网络采集人在不同地点间的运动轨迹，应用两层模糊K均值算法分别对这些运动轨迹进行空间和时间序列上的分类，利用TSC标准对每一次分类结果进行评估，建立每一聚类运动模式的概率方程，依此实现对摄像头网络观测下人运动行为的预测，进而调整机器人的导航策略以达到与人和谐共处的导航目的，而对于无法判断的人的运动模式，则采用T*算法进行导航。文中论述了算法的基本原理和实现方法，并通过大量实验分析验证了路径规划与跟踪算法的有效性以及和谐导航理论在实际应用中的可行性。以上定位导航方法的实现需要已知环境模型的栅格地图，为此借助构建的分布式感知网络，提出了一种两层同时定位与地图创建（SLAM）算法。在局部水平上，一旦机器人进入了新的摄像头视野便创建一个新的局部地图，然后依据机器人的激光和里程计信息采用RBPF方法建立其栅格地图；在全局水平上，一系列的局部地图组成一个连接图，局部地图间的限制对应连接图的边，而后采用随机梯度下降法对连接图进行优化。文中详细论述了两层SLAM算法的原理和实现，分析完成了典型环境准确且全局一致的地图构建应用实例。最后，在上述研究的基础上开发实现了一套面向分布式感知网络的模块化服务机器人导航应用系统。文中详细论述了系统架构，给出了系统的实现，并通过应用系统进一步验证了上述定位、导航及地图创建方法有效性。5.学位论文柳雄基于粒子滤波器的同时定位与地图创建问题研究2009全自主移动机器人在未来将起着越来越重要的作用。同时定位与地图创建利用机器人自身携带的传感器感知周围的环境以确定机器人在环境中的位置以及对环境进行建模，是实现真正自主移动机器人的关键，也是机器人研究领域中的难点问题。本课题来源为广州市科技攻关项目：中央空调风管空气质量分析机器人及智能软件平台研制。本文主要研究如何利用激光传感器，实现单机器人同时定位与地图创建，以及多机器人协同同时定位与地图创建，主要内容包括以下几个方面：br　　首先，本文对单机器人同时定位与地图创建算法进行研究。为了避免通过类似最近点匹配方法建立两个相邻时刻扫描匹配点的对应性而占用SLAM算法的大量计算时间，本文提出一种优化的栅格地图更新算法，在更新扫描点被占据的概率同时，使用平滑相似度函数更新扫描点周围区域栅格的被占据概率；在此基础上提出一种新的计算当前观测数据和环境地图匹配程度的评估函数，大大降低了扫描匹配算法和粒子权重计算的时间，提高了SLAM算法的效率。同时，针对传统扫描匹配算法存在的缺陷，提出遗传梯度下降扫描匹配算法，通过遗传算法解决两个任意方向的扫描数据间的预配准问题，从而保证了扫描匹配算法的有效性，减少同时定位与地图创建所需要的粒子数，减小地图创建中的计算量与所需要的存储空间。通过以上改进，在保证SLAM创建地图的精确性的同时减少了创建地图所需时间，提高了算法的效率。br　　其次，本文对多机器人协同同时定位与地图创建算法进行研究。在基于Rao-Blackwellised粒子滤波器的多机器人协同同时定位与地图创建算法基础上，增加机器人相遇时的地图匹配融合过程，适用于机器人坐标系之间的相对关系已知和未知的情况，具有很好的通用性；同时，将本文提出的基于遗传梯度下降扫描匹配的单机器人同时定位与地图创建算法融合到多机器人同时定位与地图创建算法中，同时保证了多机器人协同同时定位与地图创建算法的效率和创建地图的精度。br　　最后，本文设计和开发了风管空气智能分析机器人软件系统，该系统采用层次化、模块化的设计方法，具有很好的通用性、可扩展性和可移植性：同时，设计了同时定位与地图创建子系统，作为本文提出的算法运行的框架。6.期刊论文任春明.张建勋.RENChun-ming.ZHANGJian-xun基于激光传感器的机器人地图构建方法-光电工程2008,35(8)针对自主移动机器人局部地图构建问题,分析了几种应用较广的测距传感器的优缺点和地图构建中使用的激光传感器的数学模型及其非线性问题.在给出局部地图构建的一般模型的基础上本文提出了一种机器人局部地图构建的一种新方法,该方法针对传感器数据的不确定问题采用加权最小二乘方法对机器人在导航过程中的局部地图进行构建,具有实现容易、精度较高等特点.仿真和实验结果表明该方法在移动机器人使用激光测距传感器进行环境建模和地图构建过程中可以有效的减小直线拟合误差,进而达到有效建图的目的.7.学位论文刘磊移动机器人的定位与跟踪研究2006对传感器的研究是智能机器人学研究的基础和重点技术之一，也是机器人实现自主运动控制的第一步。多传感器信息融合技术在智能机器人控制中的应用，解决了单一传感器信息量小的问题，并增加了信息的覆盖面。本文主要是通过多种传感器实现机器人的智能控制方面的问题，并以声纳、激光和单目视觉为基础，针对机器人自定位和机器人动态目标跟踪等技术，进行了系统的研究。首先，文章从机器人运动学模型的角度，分别阐述了完整约束条件和非完整约束条件下的机器人运动控制规律，并通过仿真比较两种控制效果；并系统的分析了机器人的运动学模型，从室内常用两轮和三轮机器人，到室外系列机器人中常见的四轮机器人，通过运动学规律，得到机器人系统的驱动方程和约束条件。然后，全面概括了机器人配备的各种常用传感器的特性。分别从硬件结构、感应参数等基本原理的角度，对各种传感器的性能和适应范围进行了论述。本文的重点问题是实现移动机器人的智能控制问题。基于前文移动机器人的运动控制理论和传感器理论的基础性研究，首先针对机器人智能控制的关键性问题之一——自定位问题，分别选用声纳传感器和激光传感器，根据对两种传感器特性的分析选择不同的研究重点，进行了基于概率的自定位研究和基于地图匹配的自定位研究，而两者的最终目的相同，都是通过距离传感器获得环境信息，然后与已知信息进行比较，获得机器人当前位置，所不同点是前者是一种动态定位，需要不断的刷新当前信息，而后者为静态定位，这是由于激光传感器具有高精确度，因此不需要反复的探测大量的信息即可实现自