【摘 要】
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随着移动机器人技术的快速发展,用于野外巡逻作业的移动机器人得到推广,野外巡逻机器人作为高度智能机器人,主要解决野外未知环境下的定位与探索导航问题,完成野外巡逻、检测和跟踪等任务,本文针对野外未知环境的自主定位、探索建图、探索导航等问题,研究机器人的精确定位与探索导航技术。针对野外环境复杂多变、定位困难等问题,采用GPS、激光雷达及视觉传感器等多数据信息,依据各自的特点进行数据整合融合实现定位导航。
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随着移动机器人技术的快速发展,用于野外巡逻作业的移动机器人得到推广,野外巡逻机器人作为高度智能机器人,主要解决野外未知环境下的定位与探索导航问题,完成野外巡逻、检测和跟踪等任务,本文针对野外未知环境的自主定位、探索建图、探索导航等问题,研究机器人的精确定位与探索导航技术。针对野外环境复杂多变、定位困难等问题,采用GPS、激光雷达及视觉传感器等多数据信息,依据各自的特点进行数据整合融合实现定位导航。为有效利用各传感器的信息,研究各传感器数据预处理方法。提出基于Neville插值算法对GPS数据进行数据增强,增强后GPS定位精度提高58.54%;采用算术平均值融合中值滤波法实现激光雷达降噪滤波,使用PCL技术对点云数据进行增强,数据增幅达70%;通过图像标定与数据匹配完成对视觉传感器图像数据的矫正与预处理;最后采用基于扩展卡尔曼滤波的多传感器数据融合算法将GPS、激光雷达与惯导数据进行融合,以及视觉传感器与惯导数据进行加权融合,实现机器人在运行速度小于1 m/s时的定位精度优于0.25 m。针对野外环境条件未知,且已知地图进行导航的方式无法适用的问题,研究自主导航实现技术。提出采用强化学习中的深度Q网络（DQN）算法对机器人进行导航规则设定,通过状态空间、动作状态的交互,使用奖惩机制自主学习并更新Q值函数,计算Q值;通过Q值实现运动规划,使机器人随着环境的变化决策出奖励值高的动作,并采用Auto ML方法对网络的参数进行设置,完成探索导航算法,最终在训练14000次的情况下完成探索导航,强化学习训练准确度可达到93.62%。通过对巡逻机器人试验平台运动分析,为其安装多线程激光雷达、GPS、惯导和摄像头等多传感器,在机器人操作系统（ROS）下,对所研究的定位算法及导航算法进行野外试验,实现机器人在运行速度小于1 m/s时的定位精度优于0.2m,通过大量试验验证,研究结果表明机器人在野外未知环境下定位精度高、导航效果好、鲁棒性强,可较好地完成野外精确定位与探索导航。
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