论文部分内容阅读
随着计算机科学的发展和人工智能技术的进步,为了进一步提高生产效率和方便人类生活,迫切要求移动机器人能够适应各种复杂的环境从而自主运动以完成给定的任务。同时定位与地图创建作为移动机器人在未知环境下实现自主导航的关键,因而具有重要的理论研究价值和实际应用价值。本次课题研究的主要任务:搭建移动机器人实验平台,通过对扩展卡尔曼滤波SLAM算法的仿真研究,结合扫描匹配算法实现ROS系统下以激光雷达为主要数据源的未知环境地图创建和移动机器人自主定位。论文主要研究内容包括以下四个方面:(1)建立移动机器人的运动模型和激光雷达的观测模型,简单介绍激光雷达传感器RPLIDAR的基本原理以及机器人操作系统的核心概念,详细阐述激光雷达和外部系统的通信模式和扫描测距数据获取流程,实现ROS下激光雷达RPLIDAR的数据采集。(2)基于移动机器人底层运动控制的基本思想,采用STM32单片机完成底层平台的硬件电路设计和软件编程实现。自定义串口通信数据格式,分别编写ROS系统和STM32单片机的串口处理程序,从而实现ROS平台与底层平台之间的通信。(3)基于SLAM基本原理和常用算法,详细论述扩展卡尔曼滤波算法的实现过程,在MATLAB下编写EKF_SLAM算法仿真器程序,通过设置不同的运动模型和观测模型参数得到对比的结果从而分析算法的性能。然后基于传统人工势场算法存在的缺陷问题提出一种改进的人工势场算法,通过MATLAB下的图形用户界面进行仿真研究,验证算法的性能改善。(4)建立在扩展卡尔曼滤波算法的基础上,结合激光雷达扫描匹配算法在ROS系统下完成SLAM的研究,实现更加准确的地图构建和自主定位,结合移动机器人硬件平台开展相应的实验研究,然后根据实验得到的SLAM具体分析算法的效果。