【摘 要】
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自主导航是移动机器人实现自主化、智能化的关键技术。随着人工智能和传感器技术的不断创新,移动机器人的自主导航技术得到了长足发展。本文针对室内复杂环境下移动导航机器人灵活性较差的问题进行研究,设计一款基于麦克纳姆轮的全向移动机器人,提升了移动机器人在室内狭窄空间内的灵活性。主要研究内容如下:（1）设计基于麦克纳姆轮的移动机器人系统框架,对全向移动机器人自主导航系统进行建模,建立麦克纳姆轮机器人运动学模
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自主导航是移动机器人实现自主化、智能化的关键技术。随着人工智能和传感器技术的不断创新,移动机器人的自主导航技术得到了长足发展。本文针对室内复杂环境下移动导航机器人灵活性较差的问题进行研究,设计一款基于麦克纳姆轮的全向移动机器人,提升了移动机器人在室内狭窄空间内的灵活性。主要研究内容如下:（1）设计基于麦克纳姆轮的移动机器人系统框架,对全向移动机器人自主导航系统进行建模,建立麦克纳姆轮机器人运动学模型、航迹推算模型以及激光雷达模型等。（2）依靠SLAM技术进行环境感知,完成移动机器人的定位和地图的构建;针对传统RBPF算法粒子多样性低、建图精确度低的局限性,提出一种修正建议分布、自适应重采样的方法,进一步提高了室内环境下同时定位与建图的精度。（3）研究了静态环境下全局规划算法和动态环境下局部规划算法,针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应挥发因子的方式,并对启发函数进行改进以优化移动机器人在静态障碍物下的全局规划能力。同时,在动态障碍物环境下调用人工势场法,并引入虚拟牵引力,解决传统人工势场法目标不可达和局部极小值的问题,实现了全向移动机器人的自主导航与动态避障。（4）基于ROS导航框架搭建全向移动机器人实验平台,对改进的SLAM算法和自主导航算法进行验证。在室内三种不同环境下进行全向移动机器人自主导航避障实验,结果验证了本文改进算法的有效性。
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