智能移动机器人定位与导航技术探索

"室内移动机器人定位与导航关键技术研究" 在智能移动机器人领域，室内移动机器人的定位与导航技术是研究的核心，对于实现机器人的自主性和智能化至关重要。随着科技的进步，机器人在军事、商业、医疗和家庭等场景的应用越来越广泛，这推动了移动机器人技术的快速发展。在这一背景下，对室内机器人如何准确感知自身位置、识别周围障碍物以及预测其动态，成为科研人员关注的重点。 本篇博士学位论文由刘俊承撰写，导师为原魁，详细探讨了室内移动机器人的定位和导航技术。论文主要分为以下几个部分： 首先，论文提出了一种基于单目视觉的Monte Carlo（蒙特卡洛）定位方法。通过单目视觉系统捕获环境中的路标信息，再运用Monte Carlo Localization（MCL）算法进行机器人自定位。为了提高定位精度，论文将MCL算法与Unscented Kalman Filter（UKF）相结合，结合路标信息、动态位置信息和方位信息，有效提升了定位精度。 其次，研究了一种基于栅格法和特征粒子的MCL定位方法。通过可变栅格划分粒子空间，选取特征粒子来计算权重，降低了算法复杂度，使得这种方法能够适应多机器人定位的需求。 第三，论文提出了一种结合全局地图和局部地图的路径规划策略。全局地图提供环境的整体导航信息，局部地图则采用有向特征线段来描述，机器人在运行中持续构建基于特征线段的局部地图，通过分析特征线段间的拓扑关系，确定局部目标点和期望轨迹。结合传感器信息、地图信息和历史轨迹，机器人能够在复杂环境中实现安全、高效的局部导航。 第四，针对实际研发的通用移动机器人平台，论文分析了传统的智能机器人控制系统架构，并提出了一种主从结构的多处理器分布式并行处理方案，详细设计了各功能模块的分布式控制，以实现机器人的高效协同工作。 这篇论文深入研究了室内移动机器人的定位和导航技术，涵盖了视觉定位、栅格法优化、路径规划和控制系统设计等多个关键环节，为提升室内机器人的自主导航能力提供了理论支持和技术方案。这些研究成果对于推动智能移动机器人在实际应用中的性能提升具有重要的理论价值和实践意义。