移动机器人楼层定位与导航系统研究

"该文档是关于人工智能领域中的机器学习在移动机器人楼层内定位与导航的研究。作者探讨了随着计算机技术、传感技术和智能控制技术的进步，移动机器人的性能提升及其应用范围的扩大。特别关注移动机器人核心的定位和导航系统，并设计了一个适用于整个建筑的定位导航系统，涉及机器人运动控制、路径规划、避障以及组合定位等技术。" 本文主要研究内容分为以下几个关键知识点： 1. 移动机器人定位与导航系统：基于移动机器人在实验室环境和工程应用的需求，设计了一个全面的定位导航系统。这个系统包括伺服运动控制、路径规划、避障以及机器视觉等多个模块，旨在确保机器人在楼层内的精确移动。 2. 主从同步控制模式：为了实现四轮全向驱动的机器人同步运动控制，论文采用了主从同步控制策略。这种模式中，一个主控制器负责总体协调，其他从控制器跟随主控制器的指令，以实现机器人各部分的协调运动。 3. 路径规划：路径规划是移动机器人导航的关键部分，它涉及到如何在环境中找到从起点到目标点的有效路径，同时避开障碍物。论文可能讨论了不同的路径规划算法，如A*算法或Dijkstra算法，以及如何适应动态变化的环境。 4. 避障技术：避障是移动机器人自主行动的重要能力，可能通过传感器（如激光雷达、超声波传感器或摄像头）感知周围环境，结合机器学习算法进行实时的障碍物检测和规避决策。 5. 组合定位技术：结合多种定位方式（如惯性导航、视觉定位、无线信号定位等），可以提高机器人的定位精度和鲁棒性。论文可能阐述了如何有效地融合不同定位源的信息，以实现更准确的室内定位。 6. 机器视觉：机器视觉是机器人感知环境的重要手段，可能用于识别地标、读取二维码或其他标识，辅助定位和导航。论文可能会讨论特征提取、目标检测和图像处理算法在实际应用中的实现。 这篇硕士论文对移动机器人在楼层内的定位与导航进行了深入研究，其成果对于推动机器人技术在建筑环境中的应用具有重要意义，特别是在自动化物流、智能家居和安防等领域。通过这些技术的进一步发展和优化，未来的移动机器人将能够更加智能地在复杂环境中自主行动。