基于激光雷达的室内AGV自然导航若干关键技术研究

摘要

AGV，即“自动导引运输车”（Automated guided vehicle）也称作无人搬运车，在现代智能制造中起着十分重要的作用。AGV的核心模块之一是导航系统。目前，主流导航方案为固定路径导航，如磁感应导航，二维码导航等。但是这些方式都存在改变车间环境、施工复杂、变动成本高等问题。同步定位与建图技术（SLAM，simultaneous localization and mapping）是解决移动机器人自然导航问题的关键方法。使用SLAM技术解决AGV的导航问题，具有无需改造车间、完全自由规划路径的优点。SLAM技术依据传感器的不同，主要有基于激光雷达的激光SLAM和基于视觉传感器的VSLAM。 本文在目前激光SLAM相关技术研究成果和发展趋势基础上，以大规模车间环境为应用场景，着重围绕车间环境地图构建、AGV高精度定位和路径规划三个方面开展研究，实现AGV自然导航。 首先，本文对激光SLAM技术用于自然导航的地图构建问题进行了研究。结合AGV后期的导航应用，选择合理的地图模型。研究了主流激光SLAM算法，对比测试两种算法在典型环境下的建图效果。然后引入了一种稳定的SLAM算法构建车间地图，为后文的研究打下了基础。 其次，本文对激光SLAM技术用于自然导航的定位问题进行了研究。研究了主流的粒子滤波定位算法，并针对室内车间环境无GPS、鲁棒性要求高、不改造环境等要求，提出了在已有地图情况下，使用粒子滤波算法加最近迭代点算法的高精度组合定位方法框架。并进行了AGV在室内车间的定位实验，验证了组合定位方法的可行性。 最后，本文对自然导航系统的路径规划的方法进行了研究。通过对车间环境的应用特点分析，选择了点对点路径规划方法的典型代表A*算法进行研究。并针对在大规模车间环境下算法计算复杂的问题，对A*算法进行了改进。 本文将理论研究，算法实现和实验验证紧密结合，探索了将激光SLAM技术用于室内车间AGV自然导航系统的实现方案，为室内车间AGV的自然导航系统需求提供了技术方案支持。

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