未知环境下移动机器人自主搜索技术研究

• 作 者: 肖潇
• 机 构: 南开大学
• 出 处: 南开大学
• 发表日期: 2006年期
• 关键词: 移动机器人 模糊逻辑 路径规划 全区域覆盖 计算机视觉 自主搜索算法

随着智能控制技术、传感器技术及计算机技术的不断发展，智能移动机器人在人们的生产生活中的应用越来越广泛。目前，移动机器人已经应用到导游、未知区域探索、危险环境下自主作业等方面。本文针对移动机器人在未知环境下自主搜索目标物体技术进行了探索与研究，具体而言，本文提出的自主搜索技术涵盖了移动机器人多个研究领域，包括移动机器人定位、路径规划、全区域覆盖技术以及计算机视觉技术，其主要内容与成果概括如下：
从移动机器人技术的历史和研究现状出发，对移动机器人领域的主要关键技术，如移动机器人定位、路径规划、机器人视觉及多传感器信息融合等技术进行了综述。
本文以Pioneer3型移动机器人为研究对象，提出了一种将全景视觉定位方法与扩展卡尔曼滤波定位方法相结合的移动机器人定位技术，其中全景视觉定位利用基于陆标的三角定位算法实现机器人的绝对定位，并利用此信息修正基于卡尔曼滤波定位技术产生的定位误差，最终实现移动机器人定位。
本文采用了基于模糊逻辑的方法实现移动机器人的局部路径规划，并根据实际经验总结了模糊规则建立的原则与注意事项，同时在此基础上设计并实现了一种基于模糊逻辑的全区域覆盖搜索算法，利用此算法移动机器人可以实现对所有空间区域的遍历，并且能有效避免和环境中可能存在的障碍物发生碰撞。实验结果表明该算法具有复杂度低、易于实现以及适应性强等优点。
为了解决搜索过程中因为图像大小变化而引起的匹配失效问题，本文提出了一种基于动态模板匹配的目标物体识别技术，通过在线生成动态模板来实现目标物体的识别，并将该方法与全景视觉技术以及全区域覆盖搜索算法相结合，共同完成移动机器人自主搜索目标物体的任务。
本文构建了基于Windows平台的移动机器人服务器端及客户端通讯平台，并利用其对本文提出的自主搜索算法进行测试，实验结果证明了算法的可行性与适应性。