校园巡逻机器人定位与避障技术研究

摘要

随着服务机器人技术的迅速发展，其应用也逐渐扩展到各个领域。巡逻机器人是随着社会经济的发展，超级商场、物流仓库等大型人流、物流场所规模和数量不断扩大，保安自动化需求日趋迫切这一环境下而催生的一种新型服务机器人。采用巡逻机器人进行定时、定点监控巡逻或不间断流动巡逻在技术上已成为可能，而机器人在环境中能够准确的定位以及躲避可能存在的障碍物，是机器人完成巡逻任务的前提和基础。
　　 本文针对校园环境下移动机器人的定位与避障技术展开研究，并取得了一定成果，具体研究内容如下:
　　 (1)针对校园环境范围大、结构简单的特点，结合RFID传感器信息传递功能，提出一种大范围拓扑环境学习与建模新方法。根据校园环境上下文信息需求，设计RFID标签格式，指导机器人进行环境学习，且以标签的分布代表环境整体结构，由标签内容传递导航任务，由此构建环境模型。
　　 (2)针对激光数据存在噪声干扰的问题，设计了一种动态自适应中值滤波方法，利用激光数据时间和空间上的相关性，剔除噪声干扰，平滑激光数据。
　　 (3)根据校园道路特点，采用激光传感器利用路沿高度区分路面区域，完成机器人定位，并针对单一传感器无法可靠定位的问题，提出了基于扩展卡尔曼滤波的激光与惯导模块角度信息融合方法，大大提高了机器人直道定位的精度和可靠性。在路口区域，使用RFID、激光、惯导模块与里程计相互配合，弥补缺陷，保证了路口区域机器人的定位精度。
　　 (4)为保障机器人安全巡逻，在总结常用避障策略的基础上，提出一种新的角度势场法，将机器人所处环境的势场力转化到角度信息上，通过综合分析各角度的可通行性，得出机器人最佳方向选择。同时针对传统障碍检测方法的不足，采用倾斜向下安装的激光检测一个倾斜面，兼顾机器人前方与激光位置下方区域，获得更好的检测效果。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 移动机器人导航关键技术研究现状

1．2．1 移动机器人定位技术

1．2．2 环境建模技术

1．2．3 移动机器人避障技术

1．3 本文研究内容及主要工作

1．4 本文的主要章节安排

第二章 基于RFID传感器的校园环境建模

2．1 引言

2．2 机器人平台简介

2．3 基于RFID标签的环境特征信息表示

2．3．1 RFID的基本组成与工作原理

2．3．2 RFID配置及标签的分布

2．3．3 RFID标签数据格式设计

2．4 RFID识别范围概率模型实验研究

2．5 校园环境地图创建

2．6 本章小结

第三章 激光传感器性能测试及数据处理

3．1 引言

3．2 激光传感器工作原理

3．3 激光测距性能测试及误差分析

3．3．1 激光测距性能测试

3．3．2 激光测距误差来源分析

3．4 激光数据的滤波处理

3．4．1 动态自适应中值滤波

3．4．2 滤波实验及分析

3．5 本章小结

第四章 基于多传感器信息融合的校园巡逻机器人定位

4．1 引言

4．2 定位系统总体框架

4．3 基于激光的机器人直道定位实现

4．3．1 机器人直道定位原理

4．3．2 机器人直道定位问题分析

4．4 基于激光与惯导模块的直道融合定位

4．4．1 惯导模块角度定位

4．4．2 基于扩展卡尔曼滤波的角度信息融合定位

4．5 多传感器信息结合的路口定位

4．5．1 路口识别策略

4．5．2 基于里程计与惯导模块的路口融合定位

4．6 实验结果与分析

4．6．1 直道定位结果分析

4．6．2 路口定位结果分析

4．7 本章小结

第五章 基于激光传感器的机器人避障技术研究

5．1 引言

5．2 激光避障总体策略

5．3 基于角度势场法的激光避障实现

5．3．1 角度势场法阻力场

5．3．2 角度势场法引力场

5．3．3 机器人方向选择

5．4 巡逻机器人的运动控制

5．4．1 巡逻机器人的运动状态划分

5．4．2 运动状态角度分界计算

5．5 机器人避障流程与效果

5．6 本章小结

第六章 工作总结与展望

6．1 本文主要研究结果

6．2 进一步的研究方向

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文和科研成果

硕士期间参加的科研工作