發(fā)布時(shí)間：2018-03-09 02:05

  本文選題：實(shí)時(shí)定位與地圖創(chuàng)建　切入點(diǎn)：移動(dòng)機(jī)器人　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技術(shù),我們平時(shí)稱之為實(shí)時(shí)定位與地圖創(chuàng)建,顧名思義,指的是機(jī)器人處在一個(gè)未知的環(huán)境中,從毫無所知,到完全熟悉該環(huán)境,并在機(jī)器人的"記憶中"創(chuàng)建出一張完整的環(huán)境地圖,根據(jù)這張地圖可以完成自定位與導(dǎo)航任務(wù),這個(gè)過程需要用到機(jī)器人內(nèi)部自帶的一些傳感器,同時(shí)也需要外界的部分信息。本課題以搭載了 ROS的移動(dòng)式服務(wù)機(jī)器人為平臺(tái),進(jìn)行了機(jī)器人SLAM研究,進(jìn)行了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型搭建、數(shù)據(jù)信息的獲取和處理,完成了室內(nèi)地圖的創(chuàng)建,利用所創(chuàng)建的地圖進(jìn)行了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的導(dǎo)航,最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和仿真,證明了方法的可行性。本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究:(1)以自主研發(fā)的移動(dòng)機(jī)器人為平臺(tái),介紹了該款機(jī)器人系統(tǒng)的組成,包括系統(tǒng)參數(shù)配置,硬件和軟件模塊,同時(shí)建立了運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,便于今后對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的控制。(2)使用Kinect和SickTIM561進(jìn)行外部信息的采集和處理,使用IMU和編碼器進(jìn)行機(jī)器人內(nèi)部信息的采集,同時(shí)使用外部信息和內(nèi)部信息進(jìn)行多傳感器信息融合,利用融合之后的信息進(jìn)行定位與導(dǎo)航,可以提高整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,同時(shí)也減少了因?yàn)槟骋环矫娴男畔⒃�因出現(xiàn)的偏差。(3)采用相對(duì)簡(jiǎn)單的線條表示地圖的方法提高了地圖的更新速度,克服了地圖信息表示不全的缺點(diǎn)。建立了機(jī)器人狀態(tài)模型并將擴(kuò)展卡爾曼濾波方法用于本系統(tǒng)中,實(shí)時(shí)更新和預(yù)測(cè)機(jī)器人狀態(tài),包括機(jī)器人位置、速度、觀測(cè)信息等。(4)在ROS的RVIZ和GAZEBO中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)多個(gè)環(huán)境進(jìn)行了探索,成功地創(chuàng)建環(huán)境地圖并利用所創(chuàng)建的地圖進(jìn)行導(dǎo)航與定位,給定機(jī)器人一個(gè)目標(biāo)位置,機(jī)器人會(huì)根據(jù)所創(chuàng)建的地圖自主進(jìn)行避障、路徑規(guī)劃和導(dǎo)航,同時(shí)在這期間我們可以實(shí)時(shí)觀察到機(jī)器人的一系列信息,包括運(yùn)動(dòng)速度、全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃等。(5)進(jìn)行了機(jī)器人SLAM中相關(guān)數(shù)據(jù)的分析,對(duì)實(shí)驗(yàn)中的一些問題作了說明,總結(jié)了本課題的成果,提出了下一步將要進(jìn)行的任務(wù)。
[Abstract]:SLAM(Simultaneous Localization And mapping, which we call real-time location and map creation, as the name implies, refers to a robot in an unknown environment, from being unknown to being fully familiar with the environment. And create a complete environmental map in the "memory" of the robot, according to which the task of self-localization and navigation can be accomplished, and this process requires some sensors brought in by the robot. At the same time, it also needs some information from outside. Based on the mobile service robot with ROS as the platform, the research of robot SLAM is carried out, and the robot motion model is built, and the data information is acquired and processed. The building of indoor map is completed, and the navigation of robot motion is carried out by using the created map. Finally, the experiment and simulation are carried out. The feasibility of the method has been proved. In this paper, the following aspects of the research on the mobile robot developed by ourselves as a platform, introduced the composition of the robot system, including system parameters configuration, hardware and software modules, At the same time, the kinematics model is established to facilitate the control of robot motion in the future. The Kinect and SickTIM561 are used to collect and process the external information, and the IMU and encoder are used to collect the internal information of the robot. At the same time, using external and internal information for multi-sensor information fusion, using the fused information for positioning and navigation, can improve the stability of the whole system. At the same time, it also reduces the deviation due to a certain aspect of information.) the method of using relatively simple lines to represent the map improves the speed of updating the map. The state model of the robot is established and the extended Kalman filter method is used to update and predict the state of the robot in real time, including the position and speed of the robot. The observation information is simulated in the RVIZ and GAZEBO of ROS, and several environments are explored. The environment map is created successfully, and the map is used to navigate and locate, and the robot is given a target position. The robot will independently perform obstacle avoidance, path planning and navigation based on the maps created, and during this time we can observe a range of information about the robot in real time, including speed of movement, global path planning, In this paper, we analyze the related data in the robot SLAM, explain some problems in the experiment, summarize the results of this project, and put forward the tasks to be carried out in the next step.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1586503