随着智能制造产业的兴起,移动机器人在电力巡检、物流分派、室内清洁等领域得到广泛的应用,不同场景下移动机器人的功能差别很大,但在无人值守的情况下长期自主运行是未来的一大趋势。若要实现移动机器人长期自主运行,要解决的关键问题是移动机器人高效、可靠、安全的自主充电问题。本文根据项目需要并结合实际情况,提出了一种改进蚁群算法,该算法能够在复杂环境中快速计算出较优路径,移动机器人通过规划出的路径快速返回充电桩识别范围,提出了基于最小二乘法的充电桩识别和定位方法,提出了近程对接策略,能够实现移动机器人与充电桩的准确对接,达到移动机器人自主充电的目的。研究的主要内容有:1.提出移动机器人的整体设计方案。针对项目需求选取合适的感知、执行、动力等硬件模块,搭建移动机器人控制系统。建立双轮差速机器人运动学模型,为移动机器人轨迹规划、运动分析、动力学计算等提供支撑,使用ROS搭建移动机器人软件系统,为建图、定位、导航等功能提供平台。2.提出一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。保证移动机器人在电量低时快速返回充电桩识别位置。针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优、早熟收敛的问题,提出一种带有目标指向性的启发函数,能够加快算法的收敛速度。仿真结果表明改进蚁群算法降低了蚂蚁转移过程中的盲目性,提高了目标搜索的效率。3.提出移动机器人自主充电系统整体设计方案。针对系统需要,设计了电源管理模块,实现了电量的实时监测,在电量低时触发自主充电流程。完成对接硬件模块的设计,提出了基于最小二乘法的充电桩识别和定位方法,实现充电桩的准确识别和定位,设计了一套近程对接策略,提高了对接过程的准确性,在充电桩位置挪动的情况下也能保证识别和对接的准确性。4.搭建移动机器人自主充电实验平台,设计路径规划和自主充电综合实验。实验结果表明,改进蚁群算法加快了路径收敛速度,提高了路径的质量,基于最小二乘法的识别方法能够有效识别充电桩并进行定位,近程对接策略可以实现移动机器人与充电桩的准确对接,自主充电系统可以满足移动机器人自主充电的要求。