【摘 要】
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工厂效率的提升需求促进物流移动机器人智能化需求,移动机器人自主导航可以提高工厂物料运输的效率,而同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）和路径规划是其中的两个重要技术。本文围绕这两个重要技术,开展基于深度学习的视觉SLAM关键技术以及基于智能算法和传统路径规划算法实现移动机器人的全局和局部路径规划的研究,主要研究内容如下:（1）分析了本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于大数据的加工作业主动调度方法研究”（51675186）; 国家自然科学基金委员会与英国爱丁堡皇家学会合作交流项目（51911530245）; 广东省自然科学基金项目“大数据智能驱动的长尾制造自主协同控制研究”（2021A1515010506）
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工厂效率的提升需求促进物流移动机器人智能化需求,移动机器人自主导航可以提高工厂物料运输的效率,而同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）和路径规划是其中的两个重要技术。本文围绕这两个重要技术,开展基于深度学习的视觉SLAM关键技术以及基于智能算法和传统路径规划算法实现移动机器人的全局和局部路径规划的研究,主要研究内容如下:（1）分析了本研究实验的总体需求背景,阐明了实验所需的软硬件平台,并分别搭建了全局路径规划和局部路径规划仿真实验需要的静态工厂环境以及动态栅格地图环境。（2）研究了基于深度学习的视觉SLAM关键技术。针对传统方法的视觉里程计的不足,参考FLOW-Net放大部分的网络结构,采用Flow Net Simple图片叠加的输入方式提出一种基于卷积神经网络的视觉里程计算法,同时为了使提取的特征信息更丰富、表达能力更强,在原有网络基础上融入一种轻量级的通道注意力模块——ECA（Efficient Channel Attention）模块,使得视觉里程计的预测效果更佳,使用KITTI数据集进行实验验证,从误差分析对比以及轨迹对比两个角度验证了算法的有效性。针对回环检测传统方法的不足,参考VGG-16全连接层之前的网络结构,提出一种基于卷积神经网络的回环检测算法,使用New College回环检测数据集以及采集的本地数据集对算法进行验证,以相似热力图的方式直观地验证了算法的有效性。（3）研究了移动机器人路径规划问题。对于移动机器人全局路径规划,首先分析实际工厂常见的物料运输任务,并将其抽象为旅行商问题,进而提出一种求解旅行商问题的混合萤火虫算法,其中引入交叉算子来增加算法的学习能力,引入2-opt和3-opt优化算子来加快算法的收敛速度,引入变异算子保证种群的多样性,避免算法陷入局部最优,所提出改进算法不仅在案例测试中表现良好的性能,同时在搭建的仿真环境中利用SLAM算法建立地图上实现全局路径规划。对于移动机器人局部路径规划问题,首先对D*算法的原理进行阐述,然后对D*算法的具体实现过程进行分析,接着使用D*算法在搭建的二维动态栅格地图环境中实现局部路径规划,进而验证了D*算法在局部路径规划中的有效性。最后,在实际场景中分别进行全局路径规划和局部路径规划实验。
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