室内清扫机器人设计及路径规划算法研究

摘要

随着科技飞速发展，由于人口老龄化和生活快节奏化，移动机器人在社会服务领域的应用取得了极大的成功，尤其室内清扫机器人更是受到了人们的热烈欢迎。本文通过对国内外各种清扫机器人进行调研，试图设计出一款“低成本，高智能”的室内清扫机器人。基于以上理念，本文着重从清扫机器人系统总体设计和其路径规划算法两方面展开研究。
　　在系统总体设计方面，本文首先提出了以超声波测距为主要环境探测方式，以arduino开源控制卡为主控单元的硬件设计方案，分别对各个模块的传感器型号选择、布置方式、使用原理做详细介绍。
　　在路径规划算法方面，本文主要以静态未知室内环境为研究背景，在机器人定位与地图构建、全区域覆盖路径规划两个方面进行研究。定位与构图作为机器人路径规划算法的重要部分，本文提出了一种基于超声波测距特征提取的同时定位与构图方法（SLAM），通过对超声波探测到的数据进行处理，提取出直线和点特征，然后栅格化得到栅格地图；并通过卡尔曼滤波对定位过程中的误差进行修正。区域覆盖路径规划以效率和重复率等为约束条件，以全区域覆盖为最终目标。通过对各种路径规划算法的分析，本文将基于生物激励神经元网络算法创新性地应用于清扫机器人的路径规划，此方法计算简单，实时性好，不需要先验信息。本文首先通过仿真，验证了本算法应用于清扫机器人路径规划方面的优良特性，同时也发现了其中的不足，针对这些不足，本文对算法中的某些参数进行了改进，引入了模板对其进行规制指导，最后通过仿真验证了算法改进后再覆盖率与效率指标上的提升。
　　文章的最后利用搭建的实验平台进行了模块实验、行走的定位与构图实验和区域覆盖实验，对机器人总体方案设计和区域覆盖路径规划算法进行验证。

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1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

2 清扫机器人系统总体设计

2.1 系统各模块功能介绍

2.2 系统硬件介绍

2.3传感器布置与三维模型

2.4 本章小结

3 运动学建模和基于卡尔曼滤波的定位与构图

3.1 机器人运动学模型

3.2 基于扩展卡尔曼滤波的

3.3 EKF-SLAM仿真实验

3.4 本章小结

4 清扫机器人的遍历路径规划

4.1 全覆盖路径规划算法（概述）

4.2 基于生物激励神经网络算法

4.3 本章小结

5 清扫机器人模块实现与实验分析

5.1 主要功能模块实现

5.2 模块实验

5.3 沿边学习与地图构建实验

5.4 基于栅格地图的区域遍历实验

5.5本章小结

6 总结与展望

致谢

参考文献