【摘 要】
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近年来,机器人的发展越来越趋向于智能化。与传统的机器人相比,具备环境感知和自主决策的智能移动机器人更受广大用户的喜爱。智能机器人需要解决的最基本问题是:自己在哪里?要去到哪里?怎样安全抵达目的地?这些问题涉及到机器人的自主定位、环境地图构建、导航等关键技术。针对室外场景巡逻机器人的设计与实现,本文主要完成了以下工作:（1）设计并搭建完成了巡逻机器人系统硬件平台,本文从选购机器人底盘开始,先后购买了
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近年来,机器人的发展越来越趋向于智能化。与传统的机器人相比,具备环境感知和自主决策的智能移动机器人更受广大用户的喜爱。智能机器人需要解决的最基本问题是:自己在哪里?要去到哪里?怎样安全抵达目的地?这些问题涉及到机器人的自主定位、环境地图构建、导航等关键技术。针对室外场景巡逻机器人的设计与实现,本文主要完成了以下工作:（1）设计并搭建完成了巡逻机器人系统硬件平台,本文从选购机器人底盘开始,先后购买了锂电池、电源转接器、工控机、三维激光雷达传感器、单目摄像机等硬件设备,一步一步的搭建巡逻机器人硬件平台,并及时调试硬件设备,使其能够正常工作,成功搭建了一款履带式移动机器人,该机器人体型较大,外形尺寸为:1020*750*405mm,且续航能力强,续航里程高达100km。（2）实现了基于里程计的三维激光点云数据校正,针对三维激光雷达因运动造成的点云数据畸变,本文利用巡逻机器人自带的轮式里程计去除三维点云数据的运动畸变。轮式里程计能够实时记录车轮的转速信息,并依据车轮的尺寸计算出机器人的移动距离,在短时间、短距离内具有较高的精度,且里程计的更新频率高,利用轮式里程计的这一优势,估计激光雷达的位姿变化,去除三维点云数据的运动畸变,以获取更加准确的外界环境信息,为后续的机器人自主定位和导航提供高质量的点云数据。（3）针对基于LOAM（Lidar Odometry and Mapping）的机器人同时定位与建图方法,本文提出了一种改进的方法。由于LOAM方法仅利用相邻两帧激光点云数据来估计机器人的位姿,导致机器人的定位精度较低。本文使用三维激光雷达作为巡逻机器人获取外界环境信息的传感器,结合轮式里程计,推算机器人的相对运动,辅助点云匹配实现机器人的位姿估计,提高了位姿估计的精度,并使用改进的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）方法,实现了室外环境下巡逻机器人的同时定位和建图。（4）针对本文巡逻机器人对室外环境下自主路径规划和避障等功能的需求,研究了当前机器人领域比较流行的自主路径规划算法,本文主要研究了基于A*最短路径算法的静态全局路径规划和基于DWA（Dynamic Window Approach）算法的动态局部路径规划和自动避障,并利用MATLAB进行了仿真实验。
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