【摘 要】
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随着智能感知和智能控制技术的发展,机器人自主能力也随之得到提高,并在日常生产、智慧物流和救援救灾等领域得到广泛的应用。而智能机器人的自主导航能力是其智能化的关键技术之一,目前已有的导航方法大多数都是基于已定的场景,在面对未知动态场景与实时移动的动态障碍物时,机器人不能够有效地实现动态未知场景建图与动态避障。为此,本文以激光雷达作为场景信息感知来源,分析在未知动态环境下的动态障碍物检测、点云地图构建
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随着智能感知和智能控制技术的发展,机器人自主能力也随之得到提高,并在日常生产、智慧物流和救援救灾等领域得到广泛的应用。而智能机器人的自主导航能力是其智能化的关键技术之一,目前已有的导航方法大多数都是基于已定的场景,在面对未知动态场景与实时移动的动态障碍物时,机器人不能够有效地实现动态未知场景建图与动态避障。为此,本文以激光雷达作为场景信息感知来源,分析在未知动态环境下的动态障碍物检测、点云地图构建、动态场景描述以及路径规划等环节中存在的问题,开展未知动态环境下移动机器人自主导航方法研究,并在搭建的实验平台中进行验证。本文的研究内容主要针对未知动态场景,即在未能提前构建地图且存在实时动态障碍物的场景开展自主导航研究。主要研究内容如下:（1）为解决未知动态环境中的动态障碍物的检测问题,本文通过融合多帧点云数据,跟踪每个障碍物的轨迹,并判断该物体是否为动态障碍物。首先根据点云特征使用基于非线性优化的位姿估计算法获取机器人的位姿信息;其次对原始点云进行去地面、聚类、投影处理;然后改进IoU-tracker的筛选和更新环节,使其能应用在点云中;最后采用基于点云的IoU-tracker进行多目标跟踪,根据障碍物的历史轨迹信息判断静态、动态障碍物。该方法在实验平台上的平均运行时间为65ms,符合实时要求。（2）为消除动态障碍物对静态点云建图的影响并解决动态环境中场景描述的问题,提出基于实时检测的动态环境下静态点云地图构建方法和基于分层代价地图的动态复杂场景描述方法。首先根据动态障碍物的检测结果,在点云地图构建的过程中,去除动态障碍物上的点云。然后通过分层代价地图,降低更新地图的计算量。最后在实验平台的实验证明,与传统的建图算法相比,本文算法能够实时地构建无动态物体的静态点云地图。在90m×90m的实验场景中,能通过实时更新分层代价地图的方式描述动态环境。（3）为降低移动机器人实际轨迹与全局路径的偏离值,本文提出基于角度约束的双向A*算法和基于自适应预测时间的DWA算法。在A*算法的基础上增加转向角度约束、起始点和目标点角度约束,并结合双向搜索机制提高算法寻路的效率。在DWA算法的轨迹评价环节,使用自适应预测时间生成预测轨迹。在MATLAB的仿真实验中,本文算法能快速找到符合约束的路径,且本文算法的平均偏离距离是传统算法的16%。在实物实验中,全局路径规划算法在节点数量为450×450的地图中,平均总规划时长约为100ms,满足实时规划的要求。（4）为提高移动机器人规避动态物体时的安全性,本文将动态障碍物预测结果与局部规划结合,且通过全局路径重规划实现移动机器人在动态环境中的自主导航。通过仿真实验和实验平台上的实验证明本文的路径规划算法在面对动态障碍物时,避障效果更好、更安全。为验证本文方法的有效性,本文在四轮驱动底盘上搭建实验平台,并把上述算法部署在工控机中。在实验平台上使用激光雷达实现未知动态环境下移动机器人自主导航的各个功能,通过实验验证本文算法的有效性。
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