【摘 要】
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本文基于ROS平台设计了一款化工厂区巡检机器人,为机器人装配了激光雷达与深度相机传感器来感知信息并通过嵌入式计算机进行地图构建。以该巡检机器人为对象深入研究了机器人SLAM及路径规划技术,实现了化工巡检机器人在室内环境下的自主导航功能。针对机器人的SLAM方法,本文提出了一套激光视觉数据融合算法,将深度相机数据转化为伪激光雷达数据并与激光雷达数据进行融合,将融合数据用于Gmapping算法进行SL
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本文基于ROS平台设计了一款化工厂区巡检机器人,为机器人装配了激光雷达与深度相机传感器来感知信息并通过嵌入式计算机进行地图构建。以该巡检机器人为对象深入研究了机器人SLAM及路径规划技术,实现了化工巡检机器人在室内环境下的自主导航功能。针对机器人的SLAM方法,本文提出了一套激光视觉数据融合算法,将深度相机数据转化为伪激光雷达数据并与激光雷达数据进行融合,将融合数据用于Gmapping算法进行SLAM建图。利用ROS平台自带的Gazebo仿真软件构建虚拟环境,并在该虚拟环境中使用激光视觉数据融合算法构建地图,仿真实验结果表明该SLAM算法能够更加有效地识别出小体积障碍物。针对巡检机器人路径规划问题,选择栅格地图作为地图表示方法,并且研究了经典A*算法与经典DWA算法,针对他们的缺点进行改进,最后将两种改进算法进行融合,设计了一套全局与局部兼顾的路径规划算法。改进后的A*算法较改进前路径规划速度提高30.16%,平均规划路径长度下降4.62%,平均遍历节点数下降41.7%;改进后的DWA算法较改进前平均规划路径长度下降10.42%,平均规划时间下降34.15%,机器人运动速度提高28%。在机器人平台上对激光视觉数据融合算法与路径规划算法进行实验,在室内环境下搭建实验场景,实验结果表明机器人能够识别周围环境,且能够自主导航至指定目标点。
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