自主式移动机器人研制与基于粒子滤波的移动机器人SLAM研究

论文摘要

随着自主式移动机器人技术的不断发展,对移动机器人能够自主完成任务的要求越来越高。自主式移动机器人要能够在各种复杂环境下工作,需解决未知动态环境下自主导航这项艰巨的任务,而未知环境下自主移动机器人的同步自定位与地图创建是实现其自主导航的首要条件。论文在分析自主式移动机器人功能、结构的基础上,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,开发了一种新型的基于CAN总线的移动机器人控制系统。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。在此基础上,开发研制了QDU-Ⅲ型自主式移动机器人。提出了一种利用声纳传感器信息,基于Rao-Blackwellized粒子滤波器和概率栅格地图的移动机器人同步自定位与地图创建（SLAM）的方法,给出了SLAM程序流程图,采用C++语言编写了相应的SLAM程序。进行了室内走廊环境地图创建实验,验证了提出的基于Rao-Blackwellized粒子滤波和概率栅格地图的SLAM算法可有效地跟踪移动机器人在全局坐标系下的运动轨迹,可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 移动机器人同步自定位与地图创建国内外研究现状
• 1.2.1 移动机器人同步自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 QDU-Ⅲ型自主式移动机器人的研制
• 2.1 引言
• 2.2 QDU-Ⅲ型自主式移动机器人的结构及组成
• 2.3 传感器的选择与布局
• 2.3.1 声纳测距传感器
• 2.3.2 激光测距仪
• 2.3.3 视觉传感器
• 2.3.4 红外测距传感器
• 2.4 QDU-Ⅲ型自主式移动机器人控制系统组成及工作原理
• 2.5 环境感知系统设计
• 2.5.1 声纳、红外测距子模块硬件电路设计
• 2.5.2 声纳、红外测距子模块软件设计
• 2.5.3 CAN总线通信硬件电路设计
• 2.5.4 CAN总线通信协议的制定
• 2.6 CAN总线通信上位机软件设计
• 2.7 运动控制系统设计
• 2.7.1 基于 EPOS的移动机器人运动控制系统的组成及原理
• 2.7.2 VC++6.0环境下EPOS运动控制器的应用开发
• 2.7.3 基于两轮差速的移动机器人运动控制
• 2.8 本章小结
• 第三章 基于粒子滤波的移动机器人自定位研究
• 3.1 引言
• 3.2 粒子滤波的基本原理
• 3.2.1 贝叶斯滤波算法
• 3.2.2 基本粒子滤波算法
• 3.3 移动机器人概率运动模型
• 3.3.1 移动机器人的理想运动模型
• 3.3.2 移动机器人概率运动模型的建立
• 3.3.3 随机噪声抽样算法
• 3.3.4 移动机器人概率运动模型抽样算法
• 3.4 移动机器人概率感知模型
• 3.4.1 移动机器人概率感知模型的建立
• 3.4.2 局部地图到全局地图映射的坐标变换
• 3.4.3 局部地图与全局地图的匹配
• 3.4.4 粒子权重的归一化处理
• 3.5 粒子滤波算法的随机重采样
• 3.6 基于粒子滤波算法的移动机器人自定位
• 3.7 本章小结
• 第四章 基于粒子滤波的移动机器人SLAM研究
• 4.1 引言
• 4.2 声纳传感器模型
• 4.3 概率栅格地图的更新
• 4.4 移动机器人同步自定位与概率栅格地图创建
• 4.4.1 基于粒子滤波的移动机器人SLAM原理
• 4.4.2 基于粒子滤波的移动机器人SLAM程序设计
• 4.4.2.1 SLAM程序开发环境
• 4.4.2.2 SLAM程序的数据结构设计
• 4.4.2.3 SLAM程序设计
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于粒子滤波的移动机器人 SLAM实验研究
• 5.1 引言
• 5.2 SLAM程序的参数选择
• 5.3 地图创建实验及结果分析
• 5.3.1 声纳传感器标定
• 5.3.2 地图创建实验方法
• 5.3.3 实验结果及分析
• 5.4 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