【摘 要】
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自主运动意味着机器人在没有人干预的情况下可以独立完成运动,自主运动是智能化的一个重要体现。具有自主运动能力的机器人可广泛应用在居家养老、智能拍摄、公共服务等领域,具有广阔的应用前景。本文研究了室内轮式机器人自主运动方法所涉及到的几个关键问题,主要包括如下内容:(1)对本文所使用的三种传感器进行了相应的分析与模型的构建,并针对三种传感器存在的问题提出了改进措施,接着引入了PID调节控制系统,使得传感
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自主运动意味着机器人在没有人干预的情况下可以独立完成运动,自主运动是智能化的一个重要体现。具有自主运动能力的机器人可广泛应用在居家养老、智能拍摄、公共服务等领域,具有广阔的应用前景。本文研究了室内轮式机器人自主运动方法所涉及到的几个关键问题,主要包括如下内容:(1)对本文所使用的三种传感器进行了相应的分析与模型的构建,并针对三种传感器存在的问题提出了改进措施,接着引入了PID调节控制系统,使得传感器所获得的数据更加稳定与准确,由此实现了三种传感器的校准。(2)针对多传感器融合困难,机器人在移动过程中自主定位精度不够等问题,本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的多传感器融合定位方法,有效地获取到了机器人自身周围的环境信息,配合蒙特卡罗定位法使用,从而完成了机器人在移动过程中的精准定位,并利用概率滤波的方法对机器人周围的环境地图进行构建。(3)在路径规划方面,提出一种基于A*的全局路径和人工势场法的局部路径规划相结合的规划方法,并对检测到的障碍物类型进行判别。在静态环境下进行全局路径规划;当机器人环境可探测范围内出现动态障碍物时,采用局部路径规划方法。针对传统人工势场法易陷入局部最小值解的问题,采用抹除对机器人影响作用最小的障碍物,使机器人逃离局部最小值的方法。通过仿真实验和基于ROS平台的轮式机器人的实际测试,结果表明,本文提出的方法可以实现室内轮式机器自主运动,具有较强的鲁棒性。
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