论文部分内容阅读
在移动机器人的导航与同时定位与地图创建(SLAM)中，实现机器人自身的准确定位是一项最基本、也是最重要的功能，是机器人研究工作中备受关注、极具挑战性的研究主题。本文的工作就是以移动机器人的自定位为依托，设计了一系列的关于移动机器人的导航与SLAM问题中所涉及到的定位、地图创建、路径规划等关键性技术的实现方法，并通过实验验证了方法的有效性。 本文以室内移动机器人平台为基础，对移动机器人在室内环境中的自定位、自主导航和环境建模等问题进行了深入研究。 首先，本文在现有条件下先是利用编码器设计了航位推算法自定位，通过反复试验获得一组室内环境下相对较好的参数;然后利用声纳传感器得到的距离信息，运用Hough变换提取特征线段，并通过线段匹配实现机器人的自定位;最后在现实环境中把两种方法相结合得到一种定位准确的混合定位方法;通过实验的验证，该方法具有较好的准确性与鲁棒性。 其次，本文分析了SLAM问题中所涉及到的地图表示、处理不确定信息、数据关联、自定位、探索规划等五个关键性技术，并提出了解决方案。根据实验的室内环境的特征，简化了不确定信息的处理。设计了一种基于几何特征的SLAM方法，通过实验分析了方法的有效性，并提出了改进目标。 再次，本文分析了机器人导航中涉及的建立环境模型、位姿信息检测（自定位）、路径规划等三个关键性技术。就导航中最关键的路径规划问题作了深入的探讨:先是通过对现存的几种较为有效的路径规划方法进行比较分析得出现实环境中可行的设计方法;然后提出一种多方法相结合的混合路径规划方法设计;最后通过实验验证了方法的有效性。 最后，对移动机器人导航与SLAM问题进行了总结，并对下阶段的研究提出了展望。