【摘 要】
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随着社会对移动机器人的需求日益增加,具备一定智能的移动机器人在外界环境部分未知或者完全未知的环境下的自主导航与路径规划能力成为近年来的研究热点。其中主要的研究内容包括机器人对周边环境的实时地图构建和自身的同步定位（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,以及基于构建地图的路径规划方法和决策。A*算法作为一种全局的静态路径规划搜索算法,它有着鲁棒性好,
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随着社会对移动机器人的需求日益增加,具备一定智能的移动机器人在外界环境部分未知或者完全未知的环境下的自主导航与路径规划能力成为近年来的研究热点。其中主要的研究内容包括机器人对周边环境的实时地图构建和自身的同步定位（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）,以及基于构建地图的路径规划方法和决策。A*算法作为一种全局的静态路径规划搜索算法,它有着鲁棒性好,反应快等优点,但受算法原理限制,规划出来的路径折线较多,且随着环境变大搜索代价程指数增长。本课题旨在实现移动机器人的自主导航与路径规划系统,首先对A*算法作出改进,并分别以两种典型的移动平台为研究载体,设计并实现改进后的路径规划算法。一方面基于可全向移动的麦克纳姆轮移动机器人的特点,设计以最短行程路径为优化目标的路径规划算法;另一方面基于履带式移动机器人转向运动的特点,提出一种以最短行程时间为优化目标的路径规划算法。本文研究内容如下:（1）搭建了机器人移动平台,并对其进行运动学模型分析;搭建了平台的分布式控制系统:以单片机为核心的下位机运行Free RTOS操作系统,负责接收上位机指令并采集传感器信息,实现电机的精准控制;以ROS操作系统为核心的上位机系统负责完成地图的实时构建与机器人的路径规划,并发送控制指令给下位机。（2）针对单一的基于编码器的里程计与基于激光雷达距离流的2D里程计的不足,使用一种扩展卡尔曼滤波器的多传感器融合里程计,并在长廊环境下进行了实验对比;研究并仿真分析了粒子滤波定位算法的实现过程;针对粒子退化问题,仿真分析了多种算法的性能效果,并选择不敏粒子滤波器的方法改进粒子滤波;基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法,完成在实验室环境下的SLAM实验。（3）针对传统A*算法的缺点与不足提出改进:在全局路径规划方面,从新增节点与删除节点两方面来优化路径的平滑度;在局部路径规划方面,结合了滚动窗口法,提出了局部子目标点的选取准则,融合了反应型控制结构和慎思型控制结构的避障控制策略,有效完成动态的局部避障。基于A*算法,设计了一种考虑履带式移动机器人的转向运动对路径规划效果带来的影响,以最短行程时间为优化目标的路径规划方法。（4）在室内环境下,基于ROS机器人操作系统,结合Rviz可视化界面观测分析,进行机器人的自主导航和路径规划实验,进一步验证本文提出的算法的可行性与有效性。
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