移動機器人自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在已知或未知環(huán)境下的自主導(dǎo)航是移動機器人研究的基本問題，機器人通過自身攜帶的內(nèi)部傳感器（里程計）和外部傳感器（視覺、紅外、激光等）在無人參與的情況下完成感知周圍環(huán)境，創(chuàng)建環(huán)境地圖、確定自身位姿、跟蹤目標(biāo)，躲避動態(tài)或靜態(tài)障礙物等各種復(fù)雜的任務(wù)。這種技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于航天科技、軍事偵查、醫(yī)療救助、家庭互助等領(lǐng)域，具有人類無法替代的作用。
　　本文在國家自然科學(xué)基金項目“基于不精確地圖的移動機器人室內(nèi)導(dǎo)航技術(shù)”、國家863計劃資助項目“

2、分布式多機器人合作與競爭機制及其應(yīng)用技術(shù)”以及黑龍江省科技廳與哈飛汽車集團(tuán)公司合作項目“汽車安全駕駛嵌入式軟件”的資助下，以提高機器人自主導(dǎo)航的效率為目的，對移動機器人自主導(dǎo)航的若干關(guān)鍵問題進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。主要包括如下幾個方面：
　　第一，自主導(dǎo)航過程中里程計累積誤差一直是影響導(dǎo)航精度和效率的主要方面。一些研究人員已經(jīng)針對減小里程計累積誤差提出了一些有效方法，但這些方法只是針對某一種驅(qū)動類型的移動機器人，對其它驅(qū)動類型移動機

3、器人沒有代表性。本文針對同步驅(qū)動和差動驅(qū)動移動機器人，在假設(shè)弧線運動軌跡的基礎(chǔ)上，詳細(xì)地推導(dǎo)了里程計誤差與過程輸入量之間的近似函數(shù)關(guān)系，并在自主導(dǎo)航定位過程中加以驗證。實驗表明該方法有效地減小了導(dǎo)航過程中產(chǎn)生的里程計累積誤差，提高了定位精度。
　　第二，對于基于特征識別的視覺定位過程，當(dāng)特征點與地圖庫中的三維路標(biāo)進(jìn)行匹配時會產(chǎn)生多個候選位姿，這些候選位姿會給全局定位的精度帶來很多不確定性。為此本文提出了基于粒子群優(yōu)化的全局定位算法

4、。利用粒子群優(yōu)化算法對多個候選位姿集合進(jìn)行優(yōu)化獲得當(dāng)前時刻最優(yōu)位姿解。實驗表明這種方法以犧牲較少的運算時間獲得較高的全局定位精度。
　　第三，為了解決移動機器人自主導(dǎo)航過程中出現(xiàn)的局部最小或死鎖問題，提出了一種基于模糊行為融合的避障算法。該算法在導(dǎo)航過程中不是實時獲得當(dāng)前時刻的最優(yōu)路徑而是僅獲得最滿意或最有效路徑完成導(dǎo)航任務(wù)。從而減少了導(dǎo)航過程中死鎖現(xiàn)象，有效地提高了移動機器人導(dǎo)航過程的實時性和安全性。
　　第四，為了提高基