【摘 要】
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随着国内智能化设备的逐渐普及,自动化和智能应用设备成为许多企业和家庭中的主流。智能移动机器人成为近年来研究的热点,其中包括轮式移动机器人和关节移动机器人。这两种类型的智能机器人都需要进行自主导航,智能移动机器人能够根据周围环境进行自定位并通过周围环境的检测识别障碍物信息,利用多种传感器进行避障,规划出安全有效的路径并完成导航。路径规划和运动控制是自主导航中必要的两个因素,路径规划为导航提供安全的路
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随着国内智能化设备的逐渐普及,自动化和智能应用设备成为许多企业和家庭中的主流。智能移动机器人成为近年来研究的热点,其中包括轮式移动机器人和关节移动机器人。这两种类型的智能机器人都需要进行自主导航,智能移动机器人能够根据周围环境进行自定位并通过周围环境的检测识别障碍物信息,利用多种传感器进行避障,规划出安全有效的路径并完成导航。路径规划和运动控制是自主导航中必要的两个因素,路径规划为导航提供安全的路线,运动控制为机器人路径循迹提供决策。本文采用机器人操作系统（ROS）为基础,利用自主搭建的AGV机器人作为实验平台实现地图构建、路径规划和运动控制的研究与实验测试。首先,根据课题需设计系统的硬件架构,对硬件进行选型并搭建AGV机器人,然后利用Solidworks创建AGV机器人的三维模型,由SW2URDF插件生成ROS中可执行的URDF文本,在文本中加入机器人的运动模型插件并在Gazebo中仿真,得到AGV机器人运动学模型。其次,对三维地图构建和二维地图构建的原理和方法进行介绍。通过对二维地图构建中常用的Gmapping、Hector算法和三维地图构建中的Octomap算法进行了对比后,采用Gmapping算法作为本课题的地图构建算法。再次,对A*算法的原理进行分析,并针对A*算法在复杂环境中存在路径非最优、转角过多、路径不够平滑等问题提出基于A*算法的混合路径规划算法。先利用共轭梯度法对A*算法规划的路径处理后,再利用跳点的思想对对路径进行裁减,减少遍历的节点数,最后利用高斯过程对路径进行平滑处理,通过仿真结果和数据表明改进后的算法能够规划出最优的无碰撞平滑路径。最后,将改进算法应用在自主搭建的轮式移动机器人平台上,通过对教学楼一角的环境进行地图构建、路径规划测试表明,改进后的算法在路径距离和扩展节点的规模上都有了明显的改善,分别提高9%和64%,达到了预期的效果。
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