基于多传感器融合的移动机器人系统设计与建图导航研究

• 作 者: 朱文浩
• 机 构: 哈尔滨工业大学
• 出 处: 哈尔滨工业大学
• 发表日期: 2018年期
• 关键词: 移动机器人 同时定位与地图构建 多传感器融合 惯性测量单元 动态避障

随着科技水平的进步以及经济的发展,机器人已逐渐变成生产生活中必不可少的组成部分。尤其是近些年来,机器人结合人工智能的兴起,人机协作已成为当今机器人领域研究的潮流,移动机械臂底盘也逐渐成为移动机器人领域研究的重点。本课题以移动机器人为应用背景,开展机器人技术在定位与地图构建、导航与路径规划中的方法探索,研究并搭建集机械硬件、嵌入式、软件应用、地图构建、路径规划于一体的移动机器人系统,并将多传感器融合技术应用于移动底盘,提高定位精度与路径规划效率。首先,研究并搭建可实现自主定位与导航的移动机器人综合框架,采用两轮差速的驱动方式,设计独立悬挂装置提升移动底盘在不平整路面的通过性。同时构建基于Ether CAT的电机伺服驱动系统。采用激光雷达与深度相机感知外界环境,同时利用MCU完成对底盘防撞胶条,超声波传感器,防跌落传感器等各种安全装置的集成,保证移动底盘运行工作时的安全性。软件系统采用ROS机器人操作系统,提高程序运行与数据传输效率,保证系统稳定性。其次针对两轮差速驱动方式的移动底盘进行机器人运动控制和位姿估计,建立里程计以及运动控制模型。利用标定及滤波后的IMU短时间内精度高,动态响应快的优点,弥补编码器因轮子打滑及环境变化带来的里程计累积误差,应用扩展卡尔曼滤波与互补滤波算法,将解算后的IMU姿态角与编码器数据相结合,构建精确的移动底盘位姿估计模型,以提高激光雷达SLAM算法的精度。然后针对单一依靠激光雷达的SLAM算法在复杂环境中无法感知三维环境中障碍物的缺陷,应用贝叶斯公式将深度相机的三维点云在二维平面的投影与激光雷达点云融合,建立室内三维环境的栅格地图。充分利用激光与视觉传感器数据的冗余信息,得到有效的室内地图。根据激光雷达与深度相机检测到的移动障碍物,在人工势场法中加入障碍物的速度项,构建基于改进的人工势场法的动态避障模型,提高移动底盘的局部路径规划效率。最后搭建两轮差速驱动的移动机器人实验平台,分别完成融合IMU的SLAM建图精度分析实验、融合激光雷达与深度相机的三维栅格地图建立以及基于改进的人工势场法的动态避障实验,验证算法的可行性。