两轮自平衡机器人自主移动系统设计和应用

摘要

两轮自平衡机器人结构简单，运动灵活，转弯半径小，适用于工作环境变化大、任务复杂的场合，如空间探索、地形侦察、危险品运输以及教育和服务机器人等领域。随着智能技术的发展，研究具有自主移动能力的两轮自平衡机器人成为主要趋势。两轮自平衡机器人具有高阶、非线性、多变量的特点，是一个动态平衡的欠驱动系统。本文研究了两轮自平衡机器人的自主定位、地图构建和路径规划问题。
　　首先，综述了两轮自平衡机器人的自主移动研究中定位、建图和路径规划等问题的研究现状。然后基于机器人操作系统(Robot Operating System，ROS)设计了一种两轮自平衡机器人自主移动系统，详细介绍了其硬件、软件设计。其次，针对两轮自平衡机器人的静态不稳定的特点，易造成传统的视觉定位的精度和地图构建的精度下降。本文将惯性定位和视觉定位进行融合，降低了由于载体抖动对定位造成的影响。再次，采用八叉树模型来构建三维栅格地图，有效减小了存储资源的消耗。最后，研究了基于一种基于改进A*算法的路径规划问题，包括启发函数设计、动态加权评价函数的设计、以及路径平滑处理等问题。
　　将上述研究应用于两轮自平衡机器人系统中，实测实验表明两轮自平衡车的定位精度提高了一倍以上，地图消耗的存储资源减少了90％以上，路径规划减少了路径成本和转弯次数，提高了算法的速度和路径平滑度，实现了两轮自平衡机器人的自主移动。

目录

声明

摘要

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究概况

1．2．1 两轮自平衡机器人国内外研究现状

1．2．2 即时定位与地图构建技术

1．2．3 路径规划

1．2．4 微机电系统简介

1．3 本文研究内容与章节安排

第2章 两轮自平衡机器人自主移动系统设计

2．1 引言

2．2 系统总体结构设计

2．3 硬件系统设计

2．3．1 主控模块

2．3．2 自平衡模块

2．3．3 感知模块

2．4 软件系统设计

2．4．1 ROS操作系统

2．4．2 软件结构设计

2．5 本章小结

第3章 基于视觉和惯性定位的融合定位算法

3．1 引言

3．2 惯性定位算法

3．2．1 姿态解算

3．2．2 航位推算

3．3 视觉定位算法

3．4 基于RGB-D和惯性定位的融合定位

3．4．1 卡尔曼滤波简介

3．4．2 过程方程和量测方程设计

3．5 本章小结

4．1 引言

4．2 八叉树模型

4．3 八叉树地图更新

4．4 地图构建实验

4．5 本章小结

第5章 改进A*算法的两轮自平衡机器人路径规划

5．1 引言

5．2 环境建模

5．3 两轮自平衡机器人路径规划算法设计

5．3．1 A*算法分析

5．3．2 启发函数的设计

5．3．3 加权评价函数的设计

5．3．4 路径平滑处理

5．3．5 算法流程

5．4 仿真实验

5．5 本章小结

第6章 两轮自平衡机器人自主移动系统实验和分析

6．1 引言

6．2 两轮自平衡机器人定位实验和分析

6．3 两轮自平衡机器人路径规划实验和分析

6．4 本章小结

7．1 总结

7．2 展望

致谢

参考文献

附录