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我国是煤矿生产和消费大国,也是矿难多发的国家,煤矿救援机器人对矿难发生后的救援工作具有重要意义。因为煤矿救援机器人的自主性能不仅是衡量该机器人智能化水平重要指标之一,而且是协助救援队员高效可靠地完成救援工作必不可少的性能之一,所以本文以煤矿救援机器人自主性能研究为背景,以中国矿业大学救援技术与装备研究所研制的CUMT2煤矿救援机器人为平台,围绕自主机器人研究的两大热点和难点:即时定位与地图构建问题和路径规划问题展开研究。针对机器人的自主性能,构建了CUMT2机器人的软硬件系统。将机器人操作系统ROS移植入机器人中,设计了机器人软件平台,主要包括:底盘控制系统、坐标变换系统、可视化界面、SLAM系统和路径规划系统。对硬件平台的硬件进行了选型设计,设计了机器人行走驱动系统和感知系统的硬件平台。针对机器人传感器噪声及外界环境不确定性带来的系统误差,引入马尔科夫假设和统计学方法建立了机器人的概率模型。具体为:针对行走驱动系统分别建立了两种运动模型,即里程计模型和速度模型;针对感知系统分别建立了三种感知模型,即激光光束模型、似然模型和基于特征的感知模型。针对机器人的定位问题,研究了基于已知地图的定位算法。为实现机器人位姿的递归估计,研究了经典的贝叶斯滤波器,并在此基础上分别研究了由贝叶斯滤波器发展而来的卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)、扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)及粒子滤波器(Particle Filter,PF)的滤波原理并进行了仿真试验,试验结果表明,KF计算效率高但依赖于系统的线性高斯假设,EKF适用于弱非线性的高斯系统,PF适用于低维度的任意系统。针对不同滤波器的特点进而研究了基于EKF及PF的定位算法。研究了基于扫描匹配的定位算法,对该算法原理进行了推导和试验,试验结果表明,在初始位姿估计时融入传感器信息可以提高算法的定位精度和收敛速率。针对机器人的构图问题,分别研究了基于已知定位的地图构建算法和即时定位与地图构建算法。在已知定位的地图构建算法研究中,对比研究了基于前向感知模型的构图算法和基于逆向感知模型的构图算法,相比于基于前向感知模型的构图算法,基于逆向感知模型的构图算法地图一致性低但计算效率高,同时对于采用激光传感器的CUMT2机器人,上述两种构图算法均可取得理想效果。在即时定位与地图构建算法研究中,基于定位算法和已知定位的构图算法的研究基础,分别研究了基于EKF的SLAM算法、基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的SLAM算法(FastSLAM)和基于扫描匹配的SLAM算法(Hector_SLAM)。对经典的基于EKF的SLAM算法进行了仿真试验,试验结果表明:当路标数量的增加不引入路标之间歧义性时,该数量与SLAM算法精度成正比;当机器人路径存在回环时,可提高机器人的位姿和路标估计的精准度。对融合里程计信息的FastSLAM 1.0算法原理进行了研究,并研究了通过对采样密度函数的优化,解决了由于机器人感知模型和运动模型之间匹配度较低导致粒子衰减过快问题的FastSLAM 2.0算法,应用该算法在实验室室内和楼道进行了构图试验,试验结果表明,该算法在里程计信息有效的情况下可获得精确度和一致性较高的地图。针对煤矿井下颠簸路面导致里程计无效的情况,对无需里程计信息的Hector_SLAM算法原理进行了研究,通过融入AHRS传感器信息对该算法进行了改进,应用改进后的算法在实验室室内和楼道进行了构图试验,并将试验得到的地图与FastSLAM算法构建的地图进行了对比分析。分析结果表明,改进后的Hector_SLAM算法在无需里程计信息的情况下可获得精确度和一致性较高的地图,适用于井下颠簸路面及对传感器功率的限制,但相比于FastSLAM算法,该算法在地图精确度和一致性方面仍有改进提高的空间。针对机器人的自主行走问题,研究了机器人路径规划算法。首先,对实现机器人自主行走的全局路径规划和局部路径规划算法分别进行了研究,对实现全局路径规划的A*算法原理进行了研究和仿真试验,试验结果表明,该算法在兼顾计算效率的同时可规划出最优的无碰撞全局路径,对实现局部路径规划的DWA算法原理进行了研究和仿真试验,试验结果表明,该算法相比于传统的势场法在局部路径规划时引入机器人的动力学约束,在障碍物较多时可动态降低机器人运行速度,有效地提高了机器人运动的安全性。其次,研究了基于多层代价地图的路径规划系统,针对单层代价地图模型的不足提出了CUMT2机器人多层代价地图模型,并通过该地图模型构建了机器人路径规划系统,实现了全局路径规划与局部路径规划的有机结合。最后,分别在实验室楼道和救援技术与装备研究所设计的模拟井下巷道中进行了路径规划与SLAM算法试验,试验结果表明,CUMT2机器人通过路径规划算法可自主行走并躲避动态障碍,同时由机器人自主行走构建的地图具有较高精确度和一致性,达到了预期效果。