随着机器人技术的不断突破,现如今智能化机器人被应用在各种各样的领域。随着在购物中心等公共场所运营的服务机器人的需求日益增加,其中导购机器人作为智能化机器人的重要成员受到各国专家学者的密切关注。根据人们很难在大型商场中找到商品位置的社会需求,本课题自主设计了一款智能导购机器人。本课题的研究设计工作将从以下几个部分开展:(1)针对单纯依靠距离信息使得导购机器人在商场等复杂环境下的跟随稳定性低等问题,本文通过视觉跟踪技术来提高导购机器人跟随功能的稳定性;针对传统的KCF(Kernerlized Correlation Filter)算法在目标尺度发生变化时导致跟踪准确度不高的问题,课题提出了快速尺度自适应KCF改进算法;为了使导购机器人只跟随顾客,本课题通过行人检测和快速尺度自适应KCF算法相结合实现对顾客的跟随功能。实验结果表明本课题采用的算法提高了跟踪的准确度,同时也提高了导购机器人系统的稳定性。(2)针对商场等复杂环境下导购机器人对避障要求很高等问题,本课题通过将A*算法和DWA算法结合进行混合路径规划,提高导购机器人的避障能力;针对在异常情况下机器人发生震荡现象,本课题设计了异常行为处理机制。实验证明导购机器人能够对异常行为进行处理,提高了系统的稳定性。(3)设计了基于C/S模式的人机交互终端。自主设计了导购机器人可移动式通信架构,解决机器人和移动终端的通信问题。由于交互式建图过程中产生的地图文件太大,不利于在网络中传输,因此本文对地图数据进行压缩,并且制定了数据传输的通信协议,解决了大范围移动条件下的地图高效传输问题,为移动机器人的远程数据访问和控制提供了技术支持。(4)最后,设计并实现了交互式地图构建、交互式导航和交互式视觉跟随功能。通过进行模拟商场环境导购实验,结果表明本课题的采用的方法大大提高了系统的稳定性和鲁棒性,导购机器人可以准确的帮助顾客找到想要购买的商品,提高了顾客的购买效率。