【摘 要】
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在电力、煤矿、化工等众多工业领域中,传统的现场巡检工作仍多采用固定时间、固定路线的人工巡检方式,存在效率低下、重复性高、工作危险性大的缺陷。随着技术发展,移动机器人自主巡检方式得到了极大的发展,可以有效解决上述人工巡检的缺陷,是自主导航及路径规划研究的典型应用和研究热点。本文以轮式机器人和机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）系统为开发平台,研究基于激光雷达建图和多
【基金项目】
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陕西省创新能力引导支撑计划（编号:2022QFY01-16）；
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在电力、煤矿、化工等众多工业领域中,传统的现场巡检工作仍多采用固定时间、固定路线的人工巡检方式,存在效率低下、重复性高、工作危险性大的缺陷。随着技术发展,移动机器人自主巡检方式得到了极大的发展,可以有效解决上述人工巡检的缺陷,是自主导航及路径规划研究的典型应用和研究热点。本文以轮式机器人和机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）系统为开发平台,研究基于激光雷达建图和多目标遗传算法（Multi-object Genetic Algorithm,MGA）的室外巡检机器人系统的设计开发,实现了室外巡检机器人自主导航功能,并显著提升了规划路径的安全性,同时减少了路径长度与规划时间。本文具体研究内容如下:（1）在导航地图的构建与预处理方面,本文引入障碍物检测机制,首先通过体素栅格下采样,降低点云数量;其次利用随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）提取并分割地面点云,避免误聚类;再次采用基于K-d tree最近邻搜索的欧式聚类方法对障碍物点云聚类;最后基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）,在自主导航地图上生成障碍物的三维包围箱,保证自主导航的安全性。（2）在路径规划方面,本文针对传统遗传算法进行改进,提出了改进遗传算法MGA算法。在该算法中,构建了包含避障安全性的适应度函数,从而得到路径安全性选择指标,同时引入检测算子和和删除算子,前者可以检测并删除重复的冗余节点,从而提升进化效率、降低规划时间;后者可以在路径规划中,更合理地以不经过障碍物的直线段替代折线段,有效减少路径长度。通过仿真实验,与RRT*、传统遗传算法等对比,本文所提出的MGA算法在避障安全性方面有明显提升,并且路径长度和规划时间也有较大改善。（3）在上述研究成果的基础上,本文完成了基于激光雷达的自主轮式移动机器人平台的搭建,并进行了相应的室外自主导航实验。实验结果表明,在激光雷达构建的点云地图上,可通行道路范围中的障碍物检出率较高,并实现了基于MGA算法的移动机器人路径规划功能,避障安全性显著提升,路径长度和规划时间也有较大改善。
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