基于激光雷达的移动机器人自主导航研究
智能机器人的自主导航技术研究
智能机器人的自主导航技术研究
一、自主导航技术
自主导航技术是智能机器人技术发展中的重要分支之一，有助于机器人实现自主动作。
自主导航技术研究主要围绕如何在无人识别的环境中，利用激光雷达、摄像头或其他传感器获取的环境信息，对智能机器人的行为进行推理控制，使其达到其设定的目标点或目标路径，发挥它的最大行走能力的。
二、智能机器人自主导航技术的研究
1、自主定位系统。
智能机器人自主导航的前提是要能够准确定位，确定自身位置，才能在环境中进行自主的行走。
定位技术一般采用GPS （全球定位系统）、激光雷达、视觉定位和磁定位等不同的方法。
2、盲点消除系统。
机器人在路径规划和自主行走过程中，容易存在盲点，即传感器无法监测到的地方，因此研究者开发出盲点消除系统，可以有效减少机器人行走过程中的误差。
3、动态路径规划。
路径规划作为智能机器人的自主导航技术研究中的关键技术，一般采用的是动态路径规划。
它使用碰撞检测和路径规划算法，能够把环境的障碍物和车辆的状态信息建立成动态地图，并自动规划行走路径，使机器人能够自主行走。
4、模式识别系统。
机器人自主导航与目标跟踪算法研究
机器人自主导航与目标跟踪算法研究自主导航和目标跟踪是机器人领域研究的重要课题之一。
随着机器人技术的不断发展和应用的广泛推广，实现机器人的自主导航和目标跟踪能力对于提高机器人的智能化水平和应用领域的拓展具有重要意义。
本文将从机器人自主导航和目标跟踪算法的原理、方法和应用等方面进行研究和探讨。
一、机器人自主导航算法研究机器人自主导航是指机器人在不需要人为干预的情况下能够自主感知、自主决策和自主移动到指定的目标位置。
自主导航算法是实现机器人自主导航能力的关键。
1.1 环境感知：机器人在自主导航过程中需要能够感知环境信息，包括障碍物、地图信息、位置等。
常用的感知方法包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以提供精确的障碍物距离信息，摄像头可以获取环境中的图像信息。
1.2 地图构建：机器人需要具备地图构建的能力，能够将环境中的感知信息转化为地图信息。
常用的地图构建方法包括基于激光雷达的SLAM算法、基于视觉的SLAM算法等。
1.3 路径规划：机器人需要能够根据目标位置和环境信息生成合适的路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法能够找到最优或近似最优的路径，使机器人能够快速且安全地到达目标位置。
1.4 运动控制：机器人需要能够通过运动控制实现自主导航。
运动控制算法可以根据机器人的特性和需求设计，包括速度控制、姿态控制等。
二、目标跟踪算法研究目标跟踪是指机器人能够自主追踪和识别环境中的目标对象，并能够实现实时的目标跟踪和定位。
目标跟踪算法是实现机器人目标跟踪能力的关键。
2.1 特征提取与匹配：目标跟踪算法首先需要提取目标的特征，如颜色、纹理、形状等。
然后通过特征匹配的方式将目标与背景进行区分。
2.2 运动估计：目标跟踪算法需要能够实时估计目标的运动状态，包括位置、速度等。
常用的运动估计方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
2.3 跟踪算法：目标跟踪算法有多种实现方式，包括基于模板匹配的目标跟踪算法、基于相关滤波的目标跟踪算法、基于深度学习的目标跟踪算法等。
激光雷达SLAM定位与建图算法的研究
激光雷达SLAM定位与建图算法的研究激光雷达SLAM定位与建图算法是机器人领域中一个重要的研究方向，通过结合激光雷达的感知数据和SLAM （Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）算法，实现智能机器人在未知环境中的自主定位和建图功能。
本文将对激光雷达SLAM定位与建图算法的研究进行详细探讨，包括其原理、应用和发展趋势。
首先，我们来了解激光雷达SLAM定位与建图算法的原理。
在机器人的定位与建图过程中，激光雷达常被用作主要的传感器，它可以通过发射激光束并测量反射回来的光线来获取环境的几何信息。
SLAM算法则是通过对机器人在运动过程中接收到的传感器数据进行处理，实时地估计机器人的姿态并构建环境的地图。
激光雷达SLAM定位与建图算法就是通过将激光雷达的感知数据与SLAM算法相结合，实现机器人在未知环境中的精准定位和建立准确的地图。
基于激光雷达的SLAM算法有许多种，其中较为经典的有扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法、粒子滤波（Particle Filter）算法和图优化（Graph Optimization）算法。
EKF算法通过一系列的线性化和非线性化操作，逐步估计机器人的状态和建立地图。
粒子滤波算法则是通过使用一组随机粒子来近似估计机器人状态的分布，并逐步进行状态更新和重采样。
图优化算法则是将运动和观测的约束关系表示为一个图模型，并使用优化算法对机器人的状态和地图进行最优化求解。
研究表明，在激光雷达SLAM算法中，图优化算法相比于EKF算法和粒子滤波算法具有更高的定位和建图精度。
图优化算法可以通过考虑更多的约束关系来提高定位和建图的精度，特别是在大规模环境下可以更好地处理不确定性问题。
目前，基于图优化的激光雷达SLAM算法的研究也呈现出不断创新和发展的趋势，例如基于非线性优化的激光雷达SLAM算法（例如共享边缘SLAM、闭环检测SLAM）、基于半递归滤波的激光雷达SLAM算法等。
基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现共3篇
基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现共3篇基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现1基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现在机器人领域中，建立机器人环境地图并实现自主路径规划是重要的任务之一。
激光雷达SLAM是一种常见的实现机器人自主导航的方法。
本文旨在探讨基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现。
一、激光雷达SLAM的原理SLAM全称为Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位和建图。
激光雷达SLAM是利用激光雷达感知环境，通过建立激光雷达的三维点云地图作为机器人环境地图，实现机器人的定位和自主导航。
激光雷达SLAM系统主要分为两个重要部分: 即前端与后端。
前端是机器人的感知部分，主要是通过激光雷达获取环境的三维点云数据，同时对采集到的数据进行滤波、配准等预处理。
后端是机器人的SLAM核心，主要是对前端传来的地图数据进行建图、更新、优化等处理。
二、常见的激光雷达SLAM算法1、基于滤波的激光雷达SLAM：滤波法是一种预处理方法。
这种方法通过三维点云数据的滤波，去除噪声、异常值等，从而得到更加准确的地图数据。
但是，滤波法的缺点是存在误差积累的问题，随着时间推移，定位的误差会不断积累，导致定位精度下降。
2、基于图优化的激光雷达SLAM：这种算法是一种优化方法，主要是利用图优化算法对前端感知到的地图数据进行建模，以及进行后端的优化。
相比于滤波法，图优化法的误差累积问题会得到更好的解决，因为图模型的构建可以加入历史数据，从而减少误差。
三、基于激光雷达路径规划算法基于激光雷达的路径规划算法，主要是针对机器人定位之后，如何进行下一步移动的规划。
在激光雷达路径规划的过程中，需要考虑到机器人的运动速度、机器人姿态、地图信息等方面。
路径规划算法一般分为全局路径规划和局部路径规划两个部分。
全局路径规划算法的目标是找到从起点到终点的最短路径，而局部路径规划则是在全局路径规划的基础上，根据机器人当前位置和前方障碍物等信息，实时生成通往目标位置的局部路径。
机器人技术中的自主导航算法
机器人技术中的自主导航算法随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域的应用越来越广泛。
而机器人的自主导航能力，则是保证其在复杂环境下有效运行的关键要素之一。
本文将介绍机器人技术中的自主导航算法，探讨其原理和应用。
一、自主导航算法简介自主导航算法是指一类能够使机器人能够在未知环境中自主感知和决策，并达到预定目标的算法。
这类算法主要涉及以传感器获取环境信息为基础的感知技术、以路径规划为核心的决策算法以及动作执行技术等多个方面。
二、传感器感知技术机器人通过传感器可以感知环境，并将感知到的信息转化为可供算法处理的数据。
常见的感知技术包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过发射激光束并测量其反射时间来确定物体的位置和形状；摄像头可以通过拍摄环境图像，利用计算机视觉算法识别出物体的位置和特征；而超声波传感器则适用于测量距离等场景。
通过这些传感器，机器人能够获取环境的基本信息。
三、路径规划决策算法路径规划决策算法是自主导航算法中最为核心的部分。
机器人需要根据传感器获取到的环境信息，结合自身的目标，在复杂的环境中选择出适合自己的路径。
其中最常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过对搜索空间的合理剪枝，能够在有限的时间内找到最优解。
该算法通过维护一个开放列表和一个关闭列表，根据启发函数对搜索方向进行评估，并选择最优路径。
Dijkstra算法则是一种经典的单源最短路径算法，通过计算机器人与周围节点之间的距离，并在搜索过程中动态更新节点之间的距离值，最终得到最短路径。
RRT算法（Rapidly-exploring Random Trees）是一种基于随机采样的路径规划算法，通过不断生成和扩展树来搜索可行的路径。
该算法适用于复杂环境下的机器人自主导航，能够快速生成可行解。
四、动作执行技术在规划好路径后，机器人需要通过执行相应的动作来实现自主导航。
常见的动作执行技术包括运动控制算法、机器人定位算法等。
激光SLAM自主导航的线段特征提取混合算法研究
264机械设计与制造Machinery Design&Manufacture第5期2021年5月激光SLAM自主导航的线段特征提取混合算法研究桑迪，周军,皇攀凌，李蕾(1.山东大学机械工程学院，山东济南250061；2.山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室，山东济南250061；3•齐鲁工业大学(山东省科学院),机械与汽车工程学院，山东济南250353)摘要：移动机器人在未知环境中自主导航时定位需要精确的地图，同时为了构建精确的地图必须确定机器人的位姿，同时定位与地图构建(SLAM)问题便产生。
基于激光雷达SLAM自主导航算法是研究的方向之一，激光雷达具有测距精度高、测距远等优点，但是由于激光雷达的数据量少、传感器本身噪声的影响，容易导致机器人构建地图精度低、定位误差大等问题。
针对激光雷达的数据测得的距离信息进行线段特征提取算法，通过将常用PDBS、IEPF算法优缺点进行综合，提出了一种混合特征提取算法。
最后通过对SICK的LMS111-10100激光雷达获取环境中的一组数据进行处理，分别对PDBS、IEPF算法及混合算法提取效果与实际环境对比，验证了特征提取混合算法的有效性。
关键词:移动机器人;SLAM；激光雷达；PDBS、IPEF算法;线段特征提取中图分类号:TH16；TP242.2文献标识码:A文章编号：1001-3997(2021)05-0264-05Line Segment Feature Extraction Algorithm for Laser SLAM Autonomous NavigationSANG Di,ZHOU Jun,HUANG Pan-ling,LI Lei(1.School of Mechanical Engineering,Shandong University,Shandong Ji'nan250061,China;2.Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture,Shandong University,Ministry of Education,Shandong Ji'nan250061,China;3.School of Mechanical and Automotive Engineering,Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences),Shandong Ji'nan250353,China)Abstract：With the development of key technologies such as mapping,positioning and navigation of mobile robots,mobile robots have been”idely usedfor autonomous navigation in various complex indoor and workshop environments.In autonomous navigation,robot localization in unfamiliar environments requires accurate maps.In order to build accurate maps,it is necessary to know the position and pose of the robot,that is,simultaneous localization and mapping(SLAM).SLAM navigation algorithm based on radar is one of the research directions.Radar has the advantages of high ranging accuracy and long distance.However,due to the less data of radar and the influence of sensor noise,the robot makes mistakes in the process of mapping and positioning.This paper improves the line segment feature extraction algorithm for the range information measured by radar data,and synthesizes the advantages and disadvantages qfthe commonly used PDBS and IEPF algorithms,and proposes a hybrid feature extraction algorithm.A set of data in real environment is acquired and processed through the data of LMS111-10100sensor of SICK.The effectiveness of PDBS,IEPF and hybrid algorithm is verified by comparing with the actual environment.Key Words:Mobile Robot；SLAM；Radar；PDBS;IPEF Algorithm；Line Segment Feature Extraction1引言自主导航作为一种新的导航技术已经广泛应用于移动机器人行业，移动机器人通过所携带的激光、视觉、里程计等传感器，在移动过程中完成构建地图与定位。
机器人自主导航技术发展与应用现状调研
机器人自主导航技术发展与应用现状调研近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器人自主导航技术也逐渐成为人们关注的热点。
机器人自主导航技术是指机器人在未知环境中依靠自身感知、决策和规划的能力进行移动和导航。
本文将对机器人自主导航技术的发展与应用现状进行调研和总结。
1. 技术发展现状1.1 传感技术的进步机器人自主导航技术离不开各种传感器的支持，包括激光雷达、视觉传感器、超声波等。
传感技术的进步使得机器人能够更加准确地感知周围环境，从而提高导航的精准度和安全性。
1.2 地图构建与定位技术地图构建与定位技术是机器人实现自主导航的基础。
SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法的发展使得机器人能够在未知环境中实时地构建地图，并准确确定自身的位置。
1.3 路径规划与决策算法路径规划与决策算法是机器人自主导航的核心。
通过规划最优路径，并结合环境感知信息和动态障碍物检测，机器人能够根据当前环境状况做出决策，避开障碍物并快速到达目标位置。
2. 应用现状2.1 工业自动化机器人自主导航技术在工业自动化领域得到广泛应用。
传统的生产线需要人工操作和控制的任务，如物料搬运、装配等，现在可以由导航能力强大的机器人来完成，提高生产效率和人力资源利用率。
2.2 服务机器人服务机器人是应用最广泛的机器人类型之一，如家庭服务机器人、导航机器人等。
机器人自主导航技术使得服务机器人能够在家庭环境中实现快速、准确的导航，为人们提供各种日常生活服务。
2.3 物流与仓储随着电商的兴起，物流行业面临着巨大的挑战与机遇。
机器人自主导航技术可以应用于物流和仓储领域，实现物料的自动搬运、仓库的智能管理和自动化配送，提高物流效率和准确性。
3. 应用挑战与展望3.1 复杂环境下的导航机器人在复杂环境中的导航仍然存在一定的挑战，如狭窄空间、不规则地形、动态障碍物等。
如何提高机器人在复杂环境中的导航能力，是未来需要解决的问题之一。
机器人自主探索与导航技术研究与实现
机器人自主探索与导航技术研究与实现随着人工智能技术的快速发展，机器人的自主探索与导航能力逐渐成为了研究的热点。
机器人自主探索与导航技术的研究目标是让机器人具备自主感知环境、规划路径，并能够在未知环境中自主导航的能力。
这项技术的研究与实现将为机器人在未来的应用中发挥更大的作用，如无人驾驶汽车、智能仓储物流等领域。
一、机器人自主感知技术研究与实现机器人自主感知是指机器人通过感知技术获取周围环境的信息，并对这些信息进行处理和分析，从而使机器人能够了解自身所处的环境。
在机器人自主探索与导航中，自主感知技术是实现机器人自主导航的基础。
常用的自主感知技术包括视觉感知、声音感知、激光雷达等。
视觉感知是指机器人通过摄像头等设备获取周围环境的图像信息，并通过图像处理算法对图像进行分析和识别。
通过视觉感知技术，机器人可以识别出不同的物体、人物以及环境中的障碍物，为后续的路径规划提供基础数据。
声音感知是指机器人通过麦克风等设备获取周围环境的声音信息，并通过声音处理算法对声音进行分析和识别。
通过声音感知技术，机器人可以识别出不同的声音、语音指令等，从而更好地与人进行交互。
激光雷达是一种常用的感知技术，它可以通过发射激光束并接收返回的激光信号来获取周围环境的距离和形状等信息。
激光雷达可以提供高精度的环境地图，为机器人的导航提供准确的数据支持。
二、机器人路径规划技术研究与实现机器人路径规划是指在已知环境中，机器人根据自身位置和目标位置，在合适的时间内选择一条最优路径的过程。
路径规划的目标是使机器人以最快的速度、最短的路径到达目标位置。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、蚁群算法等。
A*算法是一种常用的启发式搜索算法，它通过评估函数来评估每个节点的代价，并通过优先级队列选择下一个扩展节点，直到找到一条最优路径。
A*算法在机器人路径规划中具有较高的效率和准确性。
Dijkstra算法是一种贪心算法，它通过计算起始节点到周围节点的距离，并选择距离最短的节点进行扩展，直到找到目标节点。
移动机器人导航与避障技术研究
移动机器人导航与避障技术研究随着人工智能与机器人技术的飞速发展，移动机器人作为一种具有重要应用潜力的智能装备逐渐走进了人们的日常生活。
其中，移动机器人导航与避障技术是使机器人能够自主移动、感知环境并避免障碍的关键。
一、移动机器人导航技术移动机器人导航技术旨在实现机器人在未知环境中自主导航或按照既定路径进行移动。
这需要机器人能够获取环境信息、定位自身位置并规划合适的行动策略。
目前，常用的导航技术包括建图与定位、路径规划与控制等。
1. 建图与定位机器人建图是指通过感知环境获取地图信息的过程。
常见的建图方法包括激光雷达、视觉传感器等多种传感器融合技术，可以获取环境的二维或三维信息。
而定位技术则是指确定机器人在已知地图上的具体位置，常用的定位方法包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及视觉标志物识别等。
2. 路径规划与控制路径规划与控制是指根据感知到的环境信息，通过算法决策机器人从当前位置到达目标位置的最佳路径。
常见的路径规划算法包括最短路径算法、A*算法、D*算法等。
控制部分则主要涉及机器人运动学和动力学模型，通过控制机器人的轮速实现路径跟踪与避障。
二、移动机器人避障技术移动机器人在导航过程中必须能够感知并避开障碍物，以确保安全行驶。
避障技术可以分为感知和决策两个环节。
1. 感知机器人的感知系统主要通过激光雷达、摄像头等传感器实时获取周围环境信息，如障碍物的位置、形状和大小等。
通过对感知到的环境数据进行处理和分析，机器人可以得出障碍物的相关特征，并进行障碍物的分类与识别。
2. 决策决策环节是将感知到的环境信息转化为行动策略的过程。
机器人可以根据避障算法判断障碍物的威胁程度，并选择避开或绕过障碍的最优路径。
常见的避障算法有基于规则的方法、基于模型的方法以及基于学习的方法。
三、移动机器人导航与避障技术应用移动机器人导航与避障技术具有广泛的应用前景，为工业生产、服务机器人、智能家居等领域提供了全新的解决方案。
机器人自主导航方法及应用综述
机器人自主导航方法及应用综述概述机器人的自主导航是指机器人能够在未知或多变的环境中自主地规划路径并实现导航的能力。
这是机器人领域的一个重要研究方向，也是实现智能机器人的关键一环。
本文将对机器人自主导航的方法及应用进行综述。
一、基于传感器的导航方法基于传感器的导航方法是机器人自主导航中常用的方法之一。
该方法通过机器人搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，获取周围环境的信息，并根据信息进行路径规划和导航。
1.1 激光雷达导航激光雷达是一种能够通过发射激光束并测量反射回来的信号来感知环境的传感器。
机器人通过激光雷达扫描周围环境，获取环境中物体的距离和方位等信息，并根据这些信息进行路径规划和导航。
激光雷达导航方法在室内环境中表现出较高的精度和可靠性，广泛应用于仓储、清洁等机器人领域。
1.2 视觉导航视觉导航是机器人自主导航中另一种常用方法。
机器人搭载摄像头，并通过图像处理算法对摄像头捕捉到的图像进行分析和识别。
通过识别环境中的特征物体、路标或者地标，机器人可以计算出自身位置并进行路径规划和导航。
视觉导航方法在室外环境或者需要特定标志的室内环境中具有广泛的应用潜力。
二、基于地图的导航方法基于地图的导航方法是另一种常用的机器人自主导航方法。
该方法通过预先构建环境地图，并将地图与机器人的传感器数据进行对比，从而实现机器人的路径规划和导航。
2.1 基于占据地图的导航占据地图是一种常用的环境地图表示方法。
它通过将环境划分为一系列小的网格单元，每个单元表示一个可达或不可达状态，进而构建出环境的地图。
机器人在导航过程中通过传感器数据更新这个地图，并根据地图信息进行路径规划和导航。
2.2 基于拓扑地图的导航拓扑地图是另一种环境地图表示方法。
它通过识别环境中的关键地点和连接关系，构建出地图的拓扑结构。
机器人在导航过程中，通过判断当前所在地点和目标地点之间的关系，从而确定下一步的导航目标。
拓扑地图导航方法在大规模环境中表现出较高的效率和鲁棒性。
移动机器人建图与自主定位算法研究
移动机器人建图与自主定位算法研究移动机器人是一种具备自主移动能力的智能机器人，其在现实世界中可以执行多种任务，例如巡检、搬运、导航等。
为了能够准确地执行这些任务，移动机器人需要具备建图和定位的能力。
建图和定位是移动机器人领域的重要研究方向，本文将分析现有的建图和自主定位算法，并讨论其研究方向与进展。
一、建图算法研究移动机器人的建图主要是通过感知和采集环境信息，并将其转化为机器人可以理解和使用的地图表示。
建图算法可以分为静态建图和动态建图。
静态建图是指在机器人运动之前，对环境进行建模，构建一个静态的地图。
动态建图则是指在机器人运动过程中，对新发现的环境进行实时的建模。
目前，常用的静态建图算法包括激光雷达建图、视觉建图和拓扑图建图。
激光雷达建图使用激光传感器扫描环境，通过测量反射激光束的距离和角度，来生成环境的地图。
激光雷达建图具有高精度和实时性的特点，但对机器人的硬件要求较高。
视觉建图使用摄像机获取环境图像，通过图像处理技术来提取环境特征，并进行地图构建。
视觉建图需要较高的计算性能，并对环境光照和纹理等因素敏感。
拓扑图建图则是将环境表示成一种图形结构，其中节点表示位置或区域，边表示连接关系。
拓扑图建图适用于遥感地图和室内空间等场景，具有较高的表达能力。
动态建图算法主要用于处理未知或动态环境，例如环境中有障碍物的移动或变化。
目前常用的动态建图算法有基于激光雷达的SLAM算法和基于视觉的SLAM算法。
SLAM是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）的缩写，指机器人在未知环境中同时进行自主定位和地图构建。
基于激光雷达的SLAM算法可以通过激光雷达获取环境的几何信息，并结合机器人自身的运动信息，实现环境地图的建立和机器人定位的同时进行。
基于视觉的SLAM算法则通过摄像机获取环境图像，并通过视觉特征进行定位和地图构建。
该算法具有低成本和易实现的特点，但对光照和纹理等因素敏感。
基于传感器融合的机器人自主导航技术研究
基于传感器融合的机器人自主导航技术研究一、引言随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛，从工业生产到家庭服务，从医疗救援到太空探索，机器人的身影无处不在。
而机器人自主导航技术作为机器人实现智能化和自主化的关键技术之一，一直是研究的热点和难点。
在复杂的环境中，机器人需要准确感知周围环境，规划合理的路径，并安全、高效地到达目标位置。
为了实现这一目标，传感器融合技术应运而生，它将多种传感器的数据进行融合，为机器人提供更加全面、准确的环境信息，从而提高机器人的自主导航能力。
二、传感器融合技术概述（一）传感器的类型及特点在机器人自主导航中，常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）等。
激光雷达能够精确测量物体的距离和形状，但对环境光照条件较为敏感；摄像头可以获取丰富的图像信息，但处理图像数据的计算量较大；超声波传感器成本低、测量距离短，但精度相对较低；IMU 则能够实时测量机器人的姿态和加速度，但存在累积误差。
（二）传感器融合的概念和优势传感器融合是指将来自多个传感器的数据进行综合处理和分析，以获得更准确、更全面的环境感知信息。
通过传感器融合，可以弥补单个传感器的局限性，提高系统的可靠性和鲁棒性。
例如，将激光雷达的距离信息与摄像头的图像信息融合，可以更好地识别和跟踪物体；将 IMU 的姿态信息与激光雷达的位置信息融合，可以提高机器人的定位精度。
三、基于传感器融合的机器人自主导航系统架构（一）感知层感知层是机器人自主导航系统的基础，负责采集环境信息。
在这一层中，各种传感器协同工作，将测量到的数据传输给数据处理单元。
（二）数据处理层数据处理层对来自感知层的传感器数据进行融合和预处理。
这包括数据校准、去噪、特征提取等操作，以提高数据的质量和可用性。
（三）决策规划层决策规划层根据处理后的环境信息，制定机器人的运动策略和路径规划。
这一层通常采用算法，如 A算法、Dijkstra 算法等，来计算最优路径。
农业机器人自主导航实验报告
农业机器人自主导航实验报告一、实验背景随着科技的不断发展，农业生产正逐渐走向智能化和自动化。
农业机器人作为其中的重要组成部分，能够有效地提高农业生产效率、降低劳动强度、改善农产品质量。
自主导航是农业机器人实现智能化作业的关键技术之一，它能够使机器人在复杂的农田环境中自主移动，完成播种、施肥、除草、采摘等任务。
因此，开展农业机器人自主导航实验具有重要的现实意义。
二、实验目的本次实验的主要目的是研究和验证农业机器人在不同农田环境下的自主导航能力，包括路径规划、障碍物识别与避让、定位精度等方面，为农业机器人的实际应用提供技术支持和参考。
三、实验设备与环境（一）实验设备1、农业机器人本体：采用自主研发的四轮驱动机器人，配备激光雷达、摄像头、GPS 定位模块、惯性测量单元等传感器。
2、计算机：用于运行机器人的控制算法和处理传感器数据。
3、电源设备：为机器人和计算机提供稳定的电力供应。
（二）实验环境1、农田：选择了一块面积约为 1000 平方米的农田，地形较为平坦，种植有不同种类的农作物，包括小麦、玉米、蔬菜等。
2、障碍物：在农田中设置了一些固定的障碍物，如石头、木桩、灌溉管道等，以模拟实际作业中的复杂环境。
四、实验方法（一）路径规划算法采用了基于 A算法的路径规划方法，该算法能够在已知的环境地图中搜索出一条从起始点到目标点的最优路径。
首先，通过激光雷达和摄像头对农田环境进行扫描和图像采集，构建环境地图。
然后，根据起始点和目标点的位置，利用 A算法计算出最优路径。
（二）障碍物识别与避让利用激光雷达和摄像头获取机器人周围的环境信息，通过深度学习算法对障碍物进行识别和分类。
当检测到障碍物时，机器人根据障碍物的位置和形状，采取相应的避让策略，如减速、绕行等。
（三）定位精度测试采用 GPS 定位和惯性测量单元相结合的方式对机器人进行定位。
在实验过程中，设置了多个固定的参考点，通过测量机器人在这些参考点的实际位置与理论位置之间的偏差，评估定位精度。
机器人自主导航技术的使用方法与实现
机器人自主导航技术的使用方法与实现近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，机器人自主导航技术也得到了广泛的应用。
机器人自主导航技术指的是机器人能够在未知或复杂环境中自主感知和决策，实现准确、高效的导航。
本文将介绍机器人自主导航技术的使用方法与实现。
一、传感器技术机器人自主导航离不开精准的环境感知能力，而传感器技术就是实现这一目标的关键。
传感器可以通过获取环境中的各种信息，比如地标、障碍物、声音等，帮助机器人构建地图并进行定位。
常见的传感器技术包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达是机器人自主导航中最常用的传感器之一。
通过发射激光束并测量反射回来的信号，可以得到物体的距离和形状信息。
这样，机器人就能够通过激光雷达构建环境地图并实现自主导航。
摄像头也是常用的传感器。
通过识别环境中的物体和地标，机器人可以获取更加丰富的环境信息。
利用计算机视觉技术，机器人可以辨别出不同的物体，并根据物体位置进行导航。
超声波传感器主要用于检测障碍物。
通过发射和接收超声波信号，机器人可以测量物体与传感器之间的距离。
当机器人发现存在障碍物时，就可以相应调整路径，避免碰撞。
二、路径规划算法路径规划是机器人自主导航中的核心问题之一。
机器人需要找到一条从起点到终点的最优路径，并且在实时情况下不断调整路径以应对环境变化。
常见的路径规划算法包括A*算法、蚁群算法和Dijkstra算法等。
A*算法是一种广泛应用的启发式搜索算法。
它通过综合考虑当前位置和目标位置之间的代价函数，不断搜索最优路径。
A*算法具有高效、快速的特点，因此在机器人自主导航中得到了广泛应用。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法。
该算法通过不断的正反馈和信息交流，找到最短路径。
蚁群算法能够较好地解决动态环境下的路径规划问题，并且具有一定的自适应性。
Dijkstra算法是最基础的图搜索算法之一，通过不断更新节点的开销和路径，找到最短路径。
虽然Dijkstra算法计算时间较长，但其结果较准确，可以在一些复杂环境下实现路径规划。
基于激光雷达和视觉融合的移动机器人自主定位技术研究
基于激光雷达和视觉融合的移动机器人自主定位技术研究随着科技的进步，自主定位技术已成为移动机器人研究的热点领域。
其中，基于激光雷达和视觉融合的自主定位技术因其能够在复杂环境中实现高精度导航而受到广泛关注。
本文将对基于激光雷达和视觉融合的移动机器人自主定位技术进行综述，重点介绍其研究背景、现状、方法和技术难点。
一、研究背景自主定位技术是实现移动机器人自主导航的关键，其目的是确定机器人在环境中的相对位置。
在实际应用中，移动机器人需要能够在未知环境中实现自主定位和导航。
激光雷达作为一种先进的传感器，能够获取环境的三维信息，为自主定位提供了精确的数据支持。
而视觉传感器则能够捕捉到丰富的环境信息，为自主定位提供了可靠的后备保障。
因此，基于激光雷达和视觉融合的自主定位技术具有重要意义。
二、现状目前，基于激光雷达和视觉融合的自主定位技术主要分为两类：直接融合方法和间接融合方法。
直接融合方法直接融合方法是将激光雷达和视觉传感器采集的数据直接进行融合，从而获得机器人在环境中的相对位置。
该方法具有精度高、实时性好的优点，但同时也面临着数据配准和噪声抑制等挑战。
间接融合方法间接融合方法则是将激光雷达和视觉传感器采集的数据分别进行处理，然后再进行融合。
这种方法可以通过引入更多的信息源来提高定位精度，但同时也增加了计算的复杂性和实时性的难度。
三、方法数据配准数据配准是实现激光雷达和视觉融合的关键步骤之一。
它涉及到将激光雷达和视觉传感器采集的数据进行时空对准，以实现数据的同步和一致性。
常用的数据配准方法包括基于变换的方法、基于特征的方法和混合方法等。
滤波与平滑滤波与平滑是用于减小数据噪声和波动的方法，从而提高自主定位的精度。
常用的滤波方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等。
平滑方法则包括滑动平均法和粒子滤波等。
数据融合数据融合是将激光雷达和视觉传感器采集的数据进行融合，从而获得更全面和准确的环境信息。
常用的数据融合方法包括贝叶斯估计、卡尔曼滤波和神经网络等。
机器人的自主导航技术
机器人的自主导航技术在现代科技的不断发展中，机器人已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而机器人能够实现自主导航的技术，更是为其应用范围带来了革命性的变化。
本文将主要讨论机器人的自主导航技术，深入探究其原理和应用。
一、机器人的自主导航技术原理机器人的自主导航技术是指机器人通过自身扫描和定位系统，不依赖外部辅助设备或人工干预，能够感知和分析周围环境，并根据环境信息做出判断和行动。
其主要原理包括以下几个方面：1. 感知系统：机器人通过搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、红外线传感器等，获取周围环境的信息。
激光雷达可以扫描周围物体的距离和形状，摄像头可以获取视觉信息，红外线传感器可以感知温度变化等。
通过这些传感器，机器人可以对环境做出感知和判断。
2. 定位系统：机器人需要准确地知道自身在空间中的位置，以便进行导航和路径规划。
常用的定位系统包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位系统等。
这些系统可以通过获取卫星信号、记录加速度和角速度、利用摄像头识别地标等方式实现对机器人位置的准确定位。
3. 导航算法：机器人在感知和定位的基础上，需要通过导航算法进行路径规划和决策。
导航算法可以根据机器人所处的环境和任务要求，结合地图、传感器数据和轨迹规划等信息，实现对最优路径的计算和决策。
常用的导航算法包括最短路径算法、遗传算法、蚁群算法等。
二、机器人自主导航技术的应用领域机器人的自主导航技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用案例。
1. 智能家居：随着智能家居的发展，机器人扫地机、智能洗碗机等家庭机器人已经成为了很多家庭的选择。
这些机器人可以通过自主导航技术，避开障碍物，自动完成家务劳动。
它们可以实时感知和分析房间内的环境，智能规划清扫路径，提高生活效率。
2. 工业生产：在工业生产线上，机器人的自主导航技术也发挥着重要作用。
机器人可以在工厂内自主移动，完成物料运输、产品加工等任务。
通过导航算法和感知系统的配合，机器人能够准确地找到目标位置，并与其他设备协同工作，提高生产效率和质量。
机器人技术中的自主导航算法
机器人技术中的自主导航算法随着科技的进步，机器人技术的发展已成为现代科学的重要领域之一。
机器人与人类的互动越来越密切，尤其是在自主导航方面。
自主导航是机器人技术中的一项关键技术，它使机器人能够遵循指令，自动检测和绕过障碍物，同时避免与其他物体产生碰撞。
在机器人技术的应用领域，如工业生产、医疗救援和智能家居，自主导航技术已广泛应用。
本文将探讨机器人技术中的自主导航算法及其应用。
一、什么是自主导航算法？自主导航算法是机器人技术中的一种核心算法，它基于传感器信息和导航数据，控制机器人的移动，实现障碍物避开、路径规划等功能。
具体来说，自主导航算法包括以下三个方面：1.模型预测控制技术这是一种基于机器学习的预测技术，通过学习和“记忆”机器人的实际行动模式，让机器人能够对不同环境做出准确的预测，从而更好地完成任务。
2.机器人声纳技术声纳技术是一种无线传输技术，能够通过机器人发射声波并通过声波的反弹来探测周围环境。
这种技术可用于制定环境地图，以及检测障碍物，研发出机器人更好地识别和避开障碍物。
3.激光雷达技术激光雷达技术能够以光速扫描所有环境并制定出精确的地图。
通过这一技术，机器人能够快速精确地测量其周围环境的距离和方向，以实现有效的自主导航。
二、自主导航算法的应用机器人技术中的自主导航算法应用广泛，最常见的领域是工业生产和物流管理。
在这些应用中，机器人被用来搬运和分拣物品，以及执行更复杂的任务，例如机器臂能够精确地进行焊接和组装操作，以及完成涂漆任务。
除此之外，自主导航技术在医疗和救援领域中也得到了广泛应用。
机器人在这些领域中可以被用来进行快速、高效的救援操作，例如在地震、火灾等紧急情况下进行搜索和救助，以及为残疾人提供更好的照料和改善其生活质量。
另一个重要的应用领域是智能家居。
通过使用自主导航技术，机器人能够监控房间内的物体，识别家电设备，制定合理的控制策略，从而更好地实现自动控制。
例如，机器人可以按照既定的时间表智能地打开和关闭电视机，打开和关闭空调等家电设备，从而提升家电设施的智能化程度。
机器人自主导航技术的研究与应用案例
机器人自主导航技术的研究与应用案例引言随着科技的不断进步，机器人技术正逐渐走进人们的日常生活。
而其中一个重要的技术领域就是机器人的自主导航。
机器人自主导航技术有助于提高机器人在复杂环境中的移动能力、工作效率和智能化水平。
本文将探讨机器人自主导航技术的研究进展，并介绍几个成功应用案例。
一、机器人自主导航技术的研究进展1. 感知技术机器人自主导航技术的第一步是准确感知周围环境。
这种感知能力可以通过激光雷达、摄像头和传感器等设备来实现。
激光雷达可以测量物体的距离和形状，从而提供机器人周围环境的精确地图。
摄像头可以捕捉图像，帮助机器人识别物体和障碍物。
传感器可以感知温度、湿度、压力等环境参数，为机器人提供更详细的环境信息。
2. 地图构建与定位在感知到周围环境后，机器人需要构建地图和确定自身的位置。
这种技术通常被称为“建图与定位（SLAM）”。
机器人可以利用传感器数据和运动轨迹来实时更新地图，并通过比对地图中的特征点进行定位。
SLAM技术在机器人的自主导航中起到了关键作用。
3. 路径规划与决策路径规划和决策是机器人自主导航的核心任务。
路线规划算法可以根据目标和环境约束生成可行的路径。
机器人可以基于当前环境条件和目标选择最佳路径，以避开障碍物并到达目的地。
这种过程大大提高了机器人的工作效率和移动能力。
二、机器人自主导航技术的应用案例1. 智能仓储机器人智能仓储机器人是一种广泛应用机器人自主导航技术的实例。
它们可以在仓库中自主导航，根据系统的指令和需求收集货物、搬运货物，并将其按照指定的位置摆放。
这些机器人通过感知环境、构建地图和路径规划等技术，能够高效地完成仓库中的货物管理工作。
智能仓储机器人的应用不仅提高了仓库管理的效率，还降低了搬运过程中的人力成本。
2. 无人驾驶汽车无人驾驶汽车是另一个机器人自主导航技术的成功应用案例。
利用激光雷达、摄像头和其他传感器，无人驾驶汽车能够感知道路、识别交通标志和规则，并自主决策最佳路径和行驶速度。
Turtlebot机器人自主定位导航实验报告
Turtlebot机器人自主定位导航实验报告一、实验目的1．掌握ROS控制真实移动机器人的基本操作；2．理解ROS下的坐标系统及坐标转换关系;3.能够在Turtlebot机器人上，验证基于激光测距传感器的全局定位（amcl）导航（move_base）功能，能够使用gmapping包进行同时定位与地图创建（SLAM)。
二、实验设备1．车载笔记本电脑一台，安装Ubuntul6.04以及ROS Kinect版本；2．Turtlebot2i一台，安装有思岚RPLIDAR A2激光传感器。
三、实验原理1．ROS下的坐标系统及坐标转换关系导航功能包集需要知道传感器、轮子和关节的位置。
我们使用TF(TransformFrame）软件库完成这部分工作，TF软件库使得我们可以向机器人添加更多的传感器和组件，TF会替我们处理这些设备之问的关系。
以Turtlebot机器人为例子，主要介绍map,odom,base_link,base_laser_link坐标系，这也是与gmapping相关的一些坐标系，如图2.3.1所示。
map:地图坐标系，一般设置该坐标系为固定坐标系(fixed frame），一般与机器人所在的世界坐标系一致。
odom：里程计坐标系，这里要区分开odom topic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码器(或者视觉等)计算的里程计。
但是两者也有关系，odom topic转化得位姿矩阵足od0n--sbase_link的tf关系。
机器人运动开始时，odon和map坐标系是重合的。
但是随着时间的推移，里程计不断地会累积误差。
所以后面odom和map坐标系是不重合的，而出现的偏差就是累积误差。
如果想求得map-->odom的tf变换，必领使用一些校正传感器合作校正的package，例如emapping会给出一个位置估计，这可以得到nap->base_Iink的tf，所以估计位置和里程计位置的偏差也就是odom与map的坐标系偏差，由此可以得到map-->odom的tf变换。
基于激光雷达的智能小车SLAM 研究
基于激光雷达的智能小车SLAM 研究摘要：为了使智能小车拥有更高的性能去在陌生的大范围环境中真正的实现自主导航，选用激光雷达作为车辆提取周围环境信息的传感器，提出了一种融合自适应渐消扩展卡尔曼滤波（AFEKF ）和快速联合兼容关联的方法，建成KFEKF-SLAM 系统。
文章提出一种新型的快速联合兼容关联的方法解决SLAM 中存在的数据关联问题，提升了特征匹配的准确性；使用KFEKF 对小车位置进行估计；通过仿真实验验证设计的SLAM 系统更高的实时性和更好的构建地图的精度。
关键词：激光雷达；即时定位与地图构建；智能小车；自适应渐消卡尔曼滤波中图分类号：TP23文献标识码：A 文章编号：2095-0438（2020）05-0144-05（1.安徽工程大学电气工程学院；2.电气传动与控制安徽省重点实验室安徽芜湖241000）汤巍1,2王冠凌1,2∗∗∗第40卷第5期绥化学院学报2020年5月Vol.40No.5Journal of Suihua UniversityMay .2020收稿日期：2019-10-24作者简介：汤巍（1994-），男，安徽芜湖人，安徽工程大学电气工程学院硕士研究生，研究方向：移动机器人SLAM 研究；王冠凌（1971-），男，安徽工程大学电气工程学院教授，研究方向：嵌入式系统开发。
基金项目：安徽省皖江高端装备制造协同创新中心项目基金“基于树生长模拟算法的移动机器人路劲规划研究”（GCKJ2018007）。
一、引言同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是当今研究无人驾驶问题的热点，特别是在智能小车当中。
无人车在遇到一个陌生的环境时第一个问题就是“我在哪”的问题，这就需要构图和定位。
如果在一个陌生的环境中智能车（移动机器人）想要完成特定的任务，定位与地图构建的问题是首先需要解决的问题。
这是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题，移动机器人想要获得精准的自身定位信息则必须知道自身的所处环境[1]。
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Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ
Ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ ＷＡＮＧ Ｙａｏｎａｎ，Ａｓｓｏｃｉａｔｅ Ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ ＹＵ Ｈｏｎｇｓｈａｎ
Ａｐｒｉｌ，２０１１
湖南大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所 取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任 何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的 法律后果由本人承担。
ｂｙ ＮＩＥ Ｘｉｎ
Ｂ．Ｅ．（Ｈｕｎａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）２００８
Ａ ｔｈｅｓｉｓ ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ ｉｎ ｐａｒｔｉａｌ ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ Ｍａｓｔｅｒ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ｌｎ
Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ
Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｏｕｔｌｉｎｅｄ ｔｈｅ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ，ｔｈｅ ｍａｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ａ ｔｙｐｉｃａｌ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ．Ａｎｄ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ，ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｆａｃｅｄ ｉｎ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ，ａｎｄ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｓａｍｅ ｅｘｉｓｔｅｄ ｍｅａｎｓ ｏｆ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｐｒｏｓ ａｎｄ ｃｏｎｓ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ：Ｌａｓｅｒ ｒａｎｇｅ ｆｉｎｄｅｒ：Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ：Ｐａｔｈ
首先，本文概述了移动机器人的定义与发展现状、主要应用领域和典型代表 机器人。综述了移动机器人自主导航技术的研究现状，分析移动机器人自主导航 中所面临的难点问题，介绍了现有的一些自主导航方法并分析了其利弊。
其次，本文介绍了基于激光的移动机器人自主导航系统的系统设计，首先详 细介绍了自主导航系统的硬件系统的各个组成部分，包括了Ｐｉｏｎｅｅｒ２移动机器人 平台、激光测距仪、惯性测量系统。其次介绍了所开发的软件功能模块组成、基 本功能和工作流程。
ｃｅｎｔｕｒｙ．Ｗｈｅｎ ｎａｖｉｇａｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｏｆ ａｌｉｅｎ ｐｌａｎｅｔ，ｓｕｃｈ ａｓ ｍｏｏｎ ａｎｄ Ｍａｒｓ，ｍｏｂｉｌｅ
ｒｏｂｏｔｓ ｗｉｌｌ ｆａｃｅ ａ ｃｏｍｐｌｅｘ ｕｎｋｎｏｗｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ，ａ ｌｏｔ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｕｎｄｅｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｈａｄ ｂｅｅｎ ｍａｄｅ， ｂｕｔ ｔｈｅｙ ｃａｎ ｎｏｔ ｂｅ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｉｎ ｕｎｋｎｏｗｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｓｏ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｍａｉｎｌｙ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ’Ｓ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｕｎｋｎｏｗｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌａｓｅｒ ｒａｄａｒ ａｎｄ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｄ ｃｅｒｔａｉｎ ｆｏｒｗａｒｄ－ｌｏｏｋｉｎｇ ａｎｄ ｃａｎ ｂｅ ａｐｐｌｉｅｄ．
关键词：移动机器人；激光雷达；自主导航；路径规划；行为控制
硕士学位论文
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｓｔｕｄｉｅｓ ａｎｄ
ａｒｅａｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｅｐ ｓｅａ ａｎｄ ｌａｎｄ ｓｐａｃｅ．Ｕｓｉｎｇ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ｆｏｒ ｓｐａｃｅ ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ｏｎｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｗａｙ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｓｐａｃｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｏｆ ２ １ ｓｔ
Ｎｅｘｔ，ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌａｓｅｒ—ｂａｓｅｄ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｖａｒｉｏｕｓ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｈａｒｄｗａｒｅ ｓｙｓｔｅｍ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ Ｐｉｏｎｅｅｒ２ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ，ｌａｓｅｒ ｒａｎｇｅ ｆｉｎｄｅｒｓ，ｉｎｅｒｔｉａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ，ｗｅｒｅ ｄｅｔａｉｌｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ，ｂａｓｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｗｅｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．
最后，主要介绍了移动机器人在自主导航中的路径规划方面的研究，讨论了现 有的各种现有路径规划的方法的优缺点，分析了至今还未很好解决的问题。针对 一些复杂障碍物提出了一种基于行为的路径规划方法，将整个路径规划行为分为 逼近目标行为、避障行为、子目标规划行为。通过合理的行为转换规则控制机器 人在几种行为中切换与相互配合来完成路径规划任务。机器人在同一时间内只采 用其中一种行为。接着分别详细介绍了几种子行为的方法，并在其后进行了仿真 实验，证明了该方法的有效性。接着介绍了两种移动机器人的慎思规划方法作为 后续的研究方法，对其适用领域与实现方法进行了详细介绍。
Ｔｈｅｎ，ｔｈｅ ｉｎｄｏｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｌａｓｅｒ ｒａｎｇｅ ｆｉｎｄｅｒ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｌａｓｅｒ’Ｓ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｍａｄｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｏｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅ ｌｉｎｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｉｔｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｅｒｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ． Ａ ｉｎｄｏｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｐｐｉｎｇ ｗａｙ ｗｈｉｃｈ ｃｌｕｓｔｅｒｅｄ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｌａｓｅｒ ａｎｄ ｆｉｔｔｅｄ ｌｉｎｅｓ ｗｉｔｈ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｄｅｓｉｇｎ，ｐｒｏｇｒａｍ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｔｈｅ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．
作者签名：
日期：ｚ∥ｌｌｍ夕月功日
学位论文版权使用授权书
篡孰黜鬻夏：
Байду номын сангаас 基于激光雷达的移动机器人自主导航研究
摘要
随着科学技术的发展，人类的研究和活动领域已由陆地扩展到深海和太空。 利用移动机器人进行空间探测和开发，已成为２１世纪世界各科技发达国家开发空 间资源的主要手段之一。移动机器人在月球和火星等外星球表面导航时，将面临 复杂的未知环境。尽管在移动机器人导航控制理论和方法的研究中，确定性环境 的导航控制方法已取得了大量的研究和应用成果，但是却不能直接应用于机器人 处于未知环境中的自主导航。因此本文针对未知环境中的移动机器人的自主导航 的问题展开研究，提出了基于激光雷达的自主导航系统，经过实验以及仿真研究 证明了该系统具有一定的前瞻性和可应用性。
学校代号：１０５３２
学
号：Ｓ０８０９４０３５
密
级：
湖南大学硕士学位论文
基于激光雷达的移动机器人 自主导航研究
脚Ｙ删１ 舢９ Ⅲ０Ｍ６ ｍ４删８ Ｍ９
Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｍｏｂｉｌｅ Ｒｏｂｏｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ
ＩＩＩ
基于激光雷达的移动机器人自主导航研究 Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｓｏｍｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．，ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ｐｒｏｓ ａｎｄ ｃｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉｏｕｓ ｅｘｉｓｔｅｄ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｓｏｍｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｕｎｒｅｓｏｌｖｅｄ ｕｎｔｉｌ ｎｏｗ．Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｓｏｍｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｕｎｋｎｏｗｎ ｏｂｓｔａｃｌｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｗｈｉｃｈ ｓｅｐａｒａｔｅｄ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｉｎｔｏ ３ ｓｕｂ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒ，Ｏｂｓｔａｃｌｅ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｂｅｈａｖｉｏｒ，ａｎｄ ｓｕｂ ｇｏａｌ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｒａｔｉｏｎａｌ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｃｈａｎｇｅ ｒｕｌｅｓ ｗｅｒｅ ｓｅｔ ｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｒｏｂｏｔ ｃｈａｎｇｅ ｂｅｈａｖｉｏｒ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ３ ｒｕｌｅｓ ａｎｄ ｃｏｏｐｅｒａｔｅ ｅａｃｈ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｔｏ ｆｉｎｉｓｈ ｔｈｅ