【摘 要】
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随着移动机器人在实际生活中的应用场景越来越多,针对移动机器人技术的研究也逐渐增加。自主导航是移动机器人需要具备的最基础同时也是最重要的功能,良好的自主导航实现能够确保移动机器人在运动过程中自身的安全性。本文中主要针对自主导航中所使用的一些关键技术进行了研究,并开展了自主导航验证实验,工作内容如下:1.研究了机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）,阐述了ROS的特点以
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随着移动机器人在实际生活中的应用场景越来越多,针对移动机器人技术的研究也逐渐增加。自主导航是移动机器人需要具备的最基础同时也是最重要的功能,良好的自主导航实现能够确保移动机器人在运动过程中自身的安全性。本文中主要针对自主导航中所使用的一些关键技术进行了研究,并开展了自主导航验证实验,工作内容如下:1.研究了机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）,阐述了ROS的特点以及所支持组件工具的使用。2.针对基本蚁群算法在规划全局路径时出现的搜索效率低、易陷入局部最优等不足,提出了一种优化蚁群算法。首先对栅格环境中的凹形障碍物进行了处理,提高了路径搜索质量。其次利用辅助蚁群的方向优势,帮助主蚁群初始化信息素,使路径搜索更具有针对性,提高路径搜索效率。接着加入了伪随机状态转移策略,增加路径选择的多样性,防止算法过早收敛。最后使用蚁群的当前最优解、主蚁群一代蚁群中的最优解、最差解进行全局信息素更新,并引入最大最小蚂蚁系统对路径上的信息素进行限制。仿真实验中,优化蚁群算法相较于基本蚁群算法,全局路径解的质量得到了提升。阐述了动态窗口法（Dynamic Window approaches,DWA）的基本原理,并利用Matlab仿真环境验证DWA算法用于局部路径规划的可靠性。3.在ROS中建立了实际移动机器人的物理模型,利用gazebo仿真工具搭建了室内仿真环境,利用rviz仿真工具建立了室内仿真环境静态地图。在室内仿真环境下的移动机器人自主导航实验中,验证优化蚁群算法在全局路径寻优问题上的优越性以及DWA算法在避障问题上的有效性。4.对实际移动机器人的硬件进行选型,并搭建了基于麦克纳姆轮的全向移动平台。将移动机器人实验平台与ROS自主导航框架结合在一起,在实际场景下验证优化蚁群算法和DWA算法用于自主导航的可行性。
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