基于ROS轮式机器人视觉导航系统的设计与实现

摘要

移动机器人是当前国内外机器人领域的研究热点，其相关理论与应用的研究成果极大地改善了当前工业生产和社会服务的质量。自主导航作为移动机器人研究的关键技术，是移动机器人智能化和实用化的基础。针对当前移动机器人通用性差、导航精度低等问题，本文基于ROS(Robot Operating System，开源机器人操作系统)完成了轮式机器人视觉导航系统的设计，实现了地图构建和路径规划功能。
　　针对机器人开发过程中代码可复用性差、各功能间耦合程度高等问题，本文对ROS系统的技术特点和运行机制进行了深入的分析。结合自主导航机器人的功能需求和ROS系统的特点，以低成本、高通用性为目标，完成了轮式机器人视觉导航系统的硬件结构与软件框架的设计。
　　在环境地图的构建方面，本文分析和比较了基于粒子滤波的RBPF-SLAM算法及其改进算法Gmapping的原理和关键步骤，建立了轮式机器人导航系统的运动控制和传感器观测模型，并针对移动机器人在ROS系统中地图构建功能的实现方式做了分析与参数配置。
　　在路径规划方面，本文分析了Dijkstra、A*、RRT、人工势场法和动态窗口方法等算法的原理与关键步骤。针对全局路径规划中基本RRT算法收敛速度慢、稳定性差等问题，提出了引入变概率目标偏向思想和随机树扩展节点选取策略优化的改进RRT算法，增强了算法的快速性和稳定性。
　　仿真和实验部分中的室内导航效果验证了Gmapping算法和改进RRT算法在移动机器人未知地图构建和已知地图中全局路径规划的可行性与有效性;实验过程中对ROS功能包（集）和节点的灵活运用也验证了本文导航系统的可移植性和扩展性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．1．1 轮式机器人应用背景

1．1．2 移动机器人导航及其关键技术

1．2 机器人导航技术国内外研究现状

1．3 课题研究内容及章节安排

1．3．1 课题研究内容

1．3．2 论文章节安排

第二章 基于ROS轮式机器人视觉导航系统的设计

2．1 ROS操作系统

2．2 轮式机器人视觉导航系统设计

2．2．1 导航功能模块设计

2．2．2 底盘驱动模块设计

2．2．3 软件构架设计

2．3 本章小结

第三章 SLAM算法研究

3．1 SLAM问题描述

3．2 RBPF-SLAM算法

3．3 Gmapping算法

3．4 导航系统建模

3．4．1 底盘运动学模型

3．4．2 传感器观测模型

3．5 基于ROS系统的Gmapping功能实现

3．6 本章小结

第四章 路径规划研究

4．1 路径规划问题描述

4．2 全局路径规划

4．2．1 Dijkstra算法

4．2．2 A*算法

4．2．3 RRT算法

4．2．4 改进RRT算法

4．3 局部路径规划

4．3．1 人工势场法

4．3．2 动态窗口方法

4．4 基于ROS系统的路径规划实现

4．4．1 地图信息处理

4．4．2 机器人导航规划层

4．4．3 路径规划关键参数配置

4．5 本章小结

第五章 系统实验与分析

5．1 实验平台简介

5．2 系统测试实验

5．2．1 实验目的

5．2．2 未知环境地图构建

5．2．3 基于已知地图的路径规划

5．3 系统分析

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 论文总结

6．2 研究展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢