动机器人地图构建、探索及定位研究

大连理工大学硕士学位论文自主移动机器人地图构建、探索及定位研究姓名：王玉峰申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：潘学军20040301自主移动机器人地图构建、探索及定位研究作者：王玉峰学位授予单位：大连理工大学相似文献(10条)1.学位论文李杰全自主移动机器人在未知环境中的探测规划2006本文以全自主移动机器人探测未知动态环境为目标，对其中的环境遍历和移动物体检测展开了研究。首先，通过大量的文献阅读，总结了现有遍历算法和移动物体检测算法。在综合分析了现有算法优缺点的基础上，针对本文所要解决的问题——机器人在室内环境下进行探测规划，提出解决思路。通过对多种传感器的工作原理进行分析，进行综合比较后，选用激光测距仪作为主要传感器。其次，本文提出了基于树结构的未知环境遍历算法。把机器人在可视范围内的激光测距仪检测到的缺口构成树结构，通过遍历缺口来达到遍历环境的目的，并通过优化算法优化了路径结构。最后，在分析动态环境中静止物体和移动物体边缘特点的基础上，给出了以建立规则库的方式，基于激光测距仪数据检测移动物体的方法，并实现多个移动物体之间的匹配。文章的第一章概括地介绍了该项目的研究背景及国内外研究现状。第二章分析了全自主移动机器人Pioneer-2-DX8的整体结构。第三章提出了树结构的遍历算法，并证明了其遍历性。第四章给出了特征提取和规则库匹配的移动物体检测方法。第五章给出结论和展望。2.学位论文郑宏移动机器人导航和SLAM系统研究2007移动机器人导航和SLAM技术在制造业、空间开发和服务机器人领域具有广阔的应用前景。导航技术需要解决三方面的问题：（1）地图，映射移动机器人工作空间的模型，是移动机器人路径规划的平台。（2）路径规划，指移动机器人按照某一性能指标，在地图中搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次最优的无碰路径，是移动机器人导航的核心技术。（3）定位，确定移动机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态,是保障移动机器人导航质量的最基本环节。移动机器人实现自主导航的前提是精确的定位，特别是在地图事先未知的情况下，因此，同步定位与地图创建技术(SLAM)始终是移动机器人领域的关键基础问题。SLAM问题所涉及到的5大问题：（1）地图的表示方式；（2）不确定性信息处理方法；（3）数据的关联；（4）自定位；（5）探索规划，几乎涵盖了移动机器人研究的各个领域，并且这些问题并非孤立存在，相互间存在着紧密的联系和渗透。在过去的研究中，人们针对移动机器人技术中的地图建模、路径规划和自定位问题分别提出了许多理论和方法，并都有不同程度的实际应用。但是，从整体的角度上整合各项技术，设计实用的移动机器人导航软件平台，却是目前研究中较少涉及的领域。针对地图已知的情况，本文设计并开发了一个基于混和地图模型的全自主移动机器人多层递阶导航系统。该系统由地图编辑器模块、多层递阶规划模块以及自定位模块三部分组成。地图编辑器负责导航地图的编辑，可以同时编辑几何地图和拓扑地图，不但提供了友好的人机交互界面，而且方便了地图的创建与保存；多层递阶规划模块包括基于拓扑地图的全局规划、基于栅格地图的局部规划和底层的行为控制功能，做到了全局环境的简化规划、局部环境的精细规划和避障功能相结合，提高了整个系统的计算效率；自定位模块采用里程计和激光测距仪混合定位的定位技术，充分利用里程计的短距离相对精度较高、激光测距仪局部探测精确的特点，从而达到机器人大范围导航过程中准确定位的目的。为了解决地图事先未知情况下的自定位问题，本文设计并开发了一个基于扫描匹配的SLAM方法。该方法采用几何地图表示环境，既节省了存储空间，又便于使用激光传感器创建；利用沿墙走的策略，降低了探索路径算法的复杂度，保证了实时性；通过里程计和激光测距仪混合定位方法，克服了SLAM过程中由于单一传感器带来的不确定性问题；通过比较线段间的距离关系和角度关系，采用线段合并算法方便快捷的把局部地图与全局地图间的线段进行合并，实现了数据的关联。最后，将该导航和SLAM系统集成在一台全自主移动机器人上，传感器采用激光测距仪和里程计，进行了地图已知情况下的大范围的导航实验和地图未知情况下的SLAM实验，实验结果表明本文提出的关于地图创建、路径规划、自定位和SLAM等方法是可行的，验证了由这些方法组成的系统的有效性和鲁棒性。3.期刊论文HamnutSurmann.AndreasNuchter.JoachimHertzberg.王其军.周平一种用于室内环境三维探测和数字化的三维激光测距自主移动机器人-科技信息2009,(8)在机器人救援和检测,设施管理和建筑上都需要数字化三维模型环境.本文介绍了一种用于测量和数字化三维室内环境的自动化系统.它由一个自主移动机器人,一个可靠的三维激光测距仪和三个复杂的软件模块组成.第一个模块是一个快速变异迭代最近点算法,用于记录一个共同坐标系统的三维扫描并定位机器人.第二个是一个最优视点模块,它根据所获得的三维数据来计算下一个估计资态,并同时避开复杂障碍物.第三个模块是一个闭环且全局稳定的电机控制器,它通过估计资态导航移动机器人到指定位置,同时避免与移动障碍物的碰撞.三维激光测距仪在此获得三维扫描数据.该方法可在没有任何干预的情况下快速、可靠地将大型室内环境数字化,并解决SLAM问题.而两个三维数字化实验结果是采用快速八又树可视化方法得出的.4.学位论文温安邦基于激光测距仪的室内机器人定位方法研究2009定位问题是自主移动机器人要解决的首要问题，也是其实现自主导航、即时定位与建图和完成其它智能任务的关键。定位问题也是一个复杂的问题，涉及到移动机器人研究领域的多个方面，包括移动机器人的运动学，环境表示方式，信息融合，不确定信息处理等。本文主要研究移动机器人定位的理论和实现，主要工作如下：建立了移动机器人的运动学模型。分析了里程计和激光测距仪两种常用传感器的原理及其误差模型。比较了机器人学中的三种环境表示方法，包括几何地图，栅格地图和拓扑地图。分析了室内环境中移动机器人的定位问题，并对此问题进行建模。分析了卡尔曼滤波器和基于此滤波器的马尔可夫定位，重点研究了粒子滤波器和基于此滤波器的MonteCarlo定位。比较了在室内环境中两种定位方式的优点和不足。通过分析ICP，PSM等几种能够对激光数据进行关联的扫描匹配算法，在MonteCarlo定位算法的基础上提出了一种改进方法。设计了基于激光测距仪的移动机器人定位实验，以验证移动机器人定位算法的有效性。在室内环境中进行实验，并对实验结果做出了分析，主要分析机器人位姿初始分布和粒子数目对定位精度的影响。本文最后描述了SLAM问题以及与机器人定位的关系，并将本论文的主要工作延伸到SLAM问题中，探讨使用基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的FastSLAM解决SLAM问题。5.学位论文于咏生自主移动机器人导航中的若干问题研究2007自主移动机器人的导航，是机器人能够通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。自主机器人的导航问题主要包括地图创建和感知、传感器信息融合及理解、机器人自主定位、机器人路径搜索和规划以及机器人自主运动等。本文主要探讨和研究了自主移动机器人在已知地图环境下使用基于概率的定位及路径规划问题，以及在未知环境下，机器人进行同时地图创建和定位(SLAM)的方法。对于已知地图环境下，分别对基于概率方法的Markov、MonteCarlo及Sensoz-ResettingLocalization定位算法进行了仿真研究。对非完整移动机器人建立运动模型和感知模型，并将其用于机器人位姿概率分布估计、更新及定位。仿真实验对各算法进行了比较和分析。此外，使用改进的A'*算法对未知环境下的机器人导航进行可行路径搜索及优化，对估价函数进行加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效且准确地找到可行路径，然后对可行路径进行优化，得到最短路径。仿真实验的效果证明了此算法的有效性。最后，研究了在未知环境下(主要针对室内环境)，使用激光测距仪和里程计传感器融合进行机器人同时地图创建和定位(SLAM)的问题，提出了一种基于机器人记忆特征库的SLAM方法。同时为了克服传感器信息及处理的不确定性，引入信度，将机器人位姿表示为概率形式。实际实验证明了此算法的有效性和实时性。6.学位论文赵季基于激光测距仪的同步定位与建图研究2008同步定位与建图(SLAM)是自主移动机器人领域的重要研究方向，也是机器人实现自主导航、在未知环境中完成复杂智能任务的关键，集中体现了机器人的感知能力和智能水平。同步定位与建图又是一个复杂的问题，涉及到移动机器人研究的各个方面，特别是环境的表示方法、不确定信息的描述和处理方法、数据关联、环路闭合、探测策略等问题。本文主要研究机器人同步定位与建图的理论和实现，主要工作如下：介绍了机器人学中的环境表示方法，包括拓扑地图、占有栅格地图和特征地图。针对室内环境中线段特征丰富的特点，使用特征地图表示室内环境。采用分层聚类的方法从激光测量数据中提取直线特征，并创建局部地图。介绍了同步定位与建图的概率框架、图模型。介绍了SLAM的两种主要解决方案，即扩展Kalman滤波器方法和Rao-Blackwellized粒子滤波器方法。设计了室内环境下基于激光测距仪的同步定位与建图方案。移动机器人使用二维激光测距仪测量距离，采用编码器记录机器人的路径。采用一种分层聚类的方法从原始激光测量数据中提取直线特征，并计算直线特征参数的方差矩阵。通过扩展Kalman滤波器更新机器人位姿和直线特征的参数。文中还给出了机器人的运动学模型、观测模型，预测、状态更新等方面的相关公式。采用扫描匹配的方法对创建的地图进一步校正。最后，利用移动机器人平台对本文提出的SLAM方案进行了大量实验。实验结果表明，机器人采用本方案可以在室内环境中创建特征地图，同时利用该地图进行定位。扫描匹配方法可以进一步提高创建地图的精度。实验结果验证了方案的有效性。7.学位论文叶迪移动机器人基于激光测距的三维场景重构2008移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构是其自主导航与环境探索的前提条件和基础。非结构化环境与结构化环境相比具有不确定性、不稳定性和不可预知性等特性。本文基于装备有激光测距仪的移动机器人系统，对激光数据获取、场景匹配、重构策略等问题展开理论和应用研究，旨在实现快速、有效、自主的非结构化三维场景重构，并尝试创新性的探索与研究。本文首先介绍了具有三维场景感知能力的移动机器人系统，其中包括三维激光测距系统以及自主移动机器人系统。采用模块化思想自主设计和开发了三维场景重构软件，实现了三维场景的在线显示与实时重构，验证了场景匹配与重构算法的有效性与实时性。针对不同视点下的场景两两匹配问题，采用基于线段端点的最近点迭代算法来解决。首先利用激光点云数据的有序性，采用距离比较法简单快速的提取线段特征。由于线段端点能在一定程度上表征场景的关键信息，本文采用基于线段端点的最近点迭代算法实现场景匹配。对匹配对的选取做进一步的限制来剔除误匹配，从而提高场景匹配的准确性。通过在实验室环境里完成的一系列实验，验证本文所提场景匹配算法的有效性和自主性。多场景的匹配策略影响着场景重构的效果和精度。本文通过分析场景之间的拓扑关系，提出基于核心场景的大范围三维场景重构策略。对于相邻场景重合区域的数据冗余问题，采用栅格划分的方法来进行数据精简。在走廊环境里做了一系列实验，采用不同策略实现大范围三维场景重构，通过对重构结果的分析与比较，验证了本文所提方法的优越性和实用性。8.期刊论文隋金雪.杨莉.张岩.杜艳红.SUIJin-xue.YANGLi.ZHANGYan.DUYan-hong自主移动机器人的激光测量关键技术-煤矿机械2006,27(11)近些年来激光测量技术得到了长足的发展,由于其高单色性、高方向性、相干性好的独特优势,已经成为测量技术方面不可或缺的工具.