楼宇环境中移动机器人的导航控制技术研究

摘要

以楼宇环境为运动空间，基于超声和红外传感器的环境感知器，提出了一套地面移动机器人的导航控制策略。 对于楼宇中的静态环境，采用栅格法进行了地图建模，然后基于此，运用经典的启发式搜索算法--A*算法进行了路径搜索；因路径是基于栅格地图“8-领域”的思想搜索出来的，并非最优；为此，本文结合“可视图法”的思想，提出了无障碍拉直法（NoObstacleDrawing）和拐点采集法（InflexionCollection），打破了栅格的局限性，对路径进行了优化。 对于楼宇中的动态障碍物，利用超声和红外传感器提供的信息，根据BUG思想，结合“可视”原理，提出了一种基于目标导向决策（TargetOrientedDecision）和最近方向判决（ClosestOrientationDecision）为原则的局部避障算法。 然后，基于静态地图模型规划出的全局路径，取其拐点作为分段目标节点，利用提出的动态避障算法进行了局部路径规划，并驱动机器人依次向分段目标节点行进，直至到达全局路径的终点为止。 基于以上设计的导航策略，在实际的楼宇环境中，对地面移动机器人UP-VoyagerⅡ进行了导航实验，取得了预期的效果，验证了导航控制策略的可行性。

目录

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第一章 绪论

1.1楼宇环境中移动机器人的研究意义

1.2地面移动机器人的研究现状

1.2.1国外的研究现状

1.2.2国内的研究现状

1.3机器人导航控制技术概述

1.4本文主要研究内容

第二章基于楼宇中静态环境的机器人路径规划

2.1引言

2.2环境建模和路径搜索算法

2.2.1环境建模

2.2.2路径搜索

2.3楼宇环境建模和路径搜索算法的实现和改进

2.3.1楼宇环境的建模

2.3.2搜索算法的实现

2.3.3搜索算法的改进

2.4本章小结

第三章 基于楼宇中动态障碍物的机器人避障控制

3.1引言

3.2基于动态障碍物的路径规划算法

3.2.1人工势场法

3.2.2遗传算法

3.2.3 BUG算法

3.3基于楼宇环境的机器人的避障策略

3.3.1传感器特点分析

3.3.2传感器数据融合

3.3.3局部路径规划策略

3.4机器人的通讯控制协议

3.4.1协议规范

3.4.2协议格式

3.4.3协议举例说明

3.5本章小结

第四章系统集成实验

4.1引言

4.2实验平台

4.2.1运动控制部分

4.2.2传感器部分

4.2.3机器人系统架构

4.3导航控制框架

4.4实验结果

4.5本章小结

第五章 总结和展望

5.1研究工作总结

5.2下一步工作展望

参考文献

附录

致谢

攻读硕士期间论文发表情况