移动机器人研制与基于粒子滤波的同时定位与地图创建研究

论文摘要

本文主要针对室内自主式移动机器人开发及其室内环境障碍物识别和同时定位与地图创建问题开展研究工作。针对自主式移动机器人导航的需要,确定了传感器系统和布局,设计了声纳数据采集模块、红外数据采集模块的硬件电路,制定了系统的CAN总线通信协议,编写了各模块的软件和上位机CAN总线通信软件。在此基础上,开发了一种新型的基于CAN总线的移动机器人控制系统,提高了控制系统的可靠性、实时性和扩展性。设计了一种新型的基于EPOS运动控制器的移动机器人运动控制系统,并对EPOS运动控制器进行了应用开发。在分析现有障碍物识别方法的基础上,针对很多室内环境地面的纹理特征比较明显,提出了一种基于纹理特征的室内障碍物识别方法。该方法利用摄像机采集的环境图像,基于Gabor小波提取纹理特征进行室内障碍物识别。提出了一种利用激光测距仪的采集数据,基于粒子滤波和概率栅格地图的移动机器人同时定位与地图创建方法,并编制了相应的程序。进行了室内走廊环境地图创建实验。实验结果表明,提出的基于粒子滤波和概率栅格地图的同时定位与地图创建算法完全可以满足移动机器人室内环境地图创建需要。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 课题的提出及意义
• 1.2 移动机器人同时定位与地图创建国内外研究现状
• 1.2.1 移动机器人同时定位与地图创建中的关键技术
• 1.2.1.1 移动机器人环境地图的表示方式
• 1.2.1.2 不确定信息的处理方法
• 1.2.1.3 移动机器人的定位方法
• 1.2.2 国外基于粒子滤波的移动机器人SLAM研究现状
• 1.2.2.1 FastSLAM算法
• 1.2.2.2 DP—SLAM算法
• 1.2.2.3 基于Rao—Blackwellized粒子滤波的SLAM算法
• 1.2.3 国内基于粒子滤波的移动机器人SLAM研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第二章 基于 CAN总线的移动机器人组成及控制系统设计
• 2.1 QDU-Ⅲ型自主式移动机器人的结构及组成
• 2.2 传感器的选择与布局
• 2.2.1 声纳测距传感器
• 2.2.2 激光测距仪
• 2.2.3 视觉传感器
• 2.2.4 红外测距传感器
• 2.3 QDU-Ⅲ型自主式移动机器人控制系统组成及工作原理
• 2.4 环境感知模块设计
• 2.4.1 声纳、红外测距子模块硬件电路设计
• 2.4.2 声纳、红外测距子模块软件设计
• 2.4.3 CAN总线通信硬件电路设计
• 2.4.4 CAN总线通信协议的制定
• 2.5 CAN总线通信上位机软件设计
• 2.6 运动控制系统设计
• 2.6.1 基于 EPOS的移动机器人运动控制系统的组成及原理
• 2.6.2 VC++环境下EPOS运动控制器的应用开发
• 2.6.3 基于两轮差速的移动机器人运动控制
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于纹理特征的室内环境障碍物识别
• 3.1 引言
• 3.2 纹理的定义与描述
• 3.3 基于Gabor小波变换的纹理特征提取
• 3.3.1 Gabor小波变换
• 3.3.2 纹理特征的 Gabor小波表示
• 3.3.2.1 颜色模型的选择
• 3.3.2.2 纹理特征的表示
• 3.3.2.3 距离的表示
• 3.4 室内障碍物识别
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于粒子滤波的移动机器人自定位
• 4.1 引言
• 4.2 粒子滤波的基本原理
• 4.2.1 贝叶斯滤波算法
• 4.2.2 粒子滤波算法
• 4.3 移动机器人概率运动模型与概率感知模型
• 4.3.1 移动机器人的概率运动模型
• 4.3.1.1 移动机器人概率运动模型的建立
• 4.3.1.2 随机噪声抽样算法
• 4.3.1.3 移动机器人概率运动模型抽样算法
• 4.3.2 移动机器人的概率感知模型
• 4.4 粒子滤波的随机重采样
• 4.5 基于粒子滤波算法的移动机器人自定位流程
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于粒子滤波的移动机器人SLAM研究
• 5.1 引言
• 5.2 概率感知模型
• 5.3 地图表示与地图更新
• 5.4 基于粒子滤波的移动机器人SLAM原理
• 5.5 SLAM程序的软件设计
• 5.5.1 开发环境
• 5.5.2 软件架构
• 5.5.3 SLAM程序参数选择
• 5.6 地图创建实验与分析
• 5.7 本章小结
• 全文总结
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果
• 致谢