服务机器人室内地图构建与自主导航技术研究
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更新于2024-07-03
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"本文详细探讨了移动机器人,特别是服务机器人的室内即时地图构建与自主导航技术。作者通过对当前移动机器人研究的现状和趋势进行分析,强调了服务机器人在环境理解和精确定位上的需求。文章中,作者介绍了所用的Pioneer-3DX型移动机器人及其搭载的ARIA软件系统,以及机器人采用的C/S通信架构和不同地图构建方法。
文章提出了一种针对服务机器人的拓扑地图构建方法,特别适合走廊环境中的简单定位。通过对主要节点(房间)的标识和即时地图构建,机器人可以在进入房间后利用激光数据构建先验地图。通过加权最小二乘法对激光数据点进行拟合优化,提取环境轮廓,形成更准确的地图。在定位阶段,移动机器人采用MbICP匹配算法与EKF滤波算法相结合的方式,利用匹配结果进行定位,同时有效滤除高斯噪声,提高了定位的精度和稳定性。
实验部分,作者基于Pioneer-3DX移动机器人平台和LMS200激光测距仪,设计并实现了地图构建与自主导航系统,实验结果证明了所提出方法的有效性、鲁棒性和实用性。关键词包括地图构建、定位、自主导航、MbICP和扩展卡尔曼滤波。"
本研究的核心知识点包括:
1. 移动机器人自主导航:这是机器人科学中的关键技术,涉及机器人如何在未知环境中自主行动和决策。
2. 即时地图构建(SLAM):实时同步定位与建图,允许机器人在未知环境中构建地图的同时确定其位置。
3. 拓扑地图:用于表示环境结构而不涉及精确几何信息的地图,便于走廊等结构简单的环境定位。
4. 先验地图:基于即时数据构建的预知地图,能帮助机器人理解环境的局部特征。
5. 加权最小二乘法:一种数学优化技术,用于拟合数据点,提取环境轮廓。
6. MbICP算法:基于距离的迭代最近点匹配算法,用于对新观测数据与现有地图进行精确匹配。
7. 扩展卡尔曼滤波(EKF):适用于非线性系统的滤波算法,可以处理MbICP匹配后的数据,提供更稳定的定位结果。
8. C/S通信架构:客户端/服务器架构,用于机器人系统中的数据传输和控制。
9. 服务机器人:专为特定服务任务设计的移动机器人,如家庭或商业环境中的助手。
10. 激光测距仪:机器人导航中的重要传感器,用于测量机器人与周围物体的距离。
这些知识点构成了移动机器人室内自主导航的基础,为实现高效、准确的机器人导航提供了理论和技术支持。
2021-08-13 上传
2024-02-27 上传
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