面向智能清掃機(jī)器人的路徑規(guī)劃技術(shù)研究.pdf

1、智能清掃機(jī)器人作為智能移動(dòng)機(jī)器人的一個(gè)特殊的應(yīng)用,繼承了智能移動(dòng)機(jī)器人的若干關(guān)鍵性的技術(shù),比如傳感器技術(shù)、定位技術(shù)等等;同時(shí)也有其自身的特殊性,如無需理解三維環(huán)境,需要全部路徑的覆蓋等新的特點(diǎn)。智能清掃機(jī)器人能夠代替重復(fù)性的體力勞動(dòng),降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度,廣泛應(yīng)用于家庭、公共場所、學(xué)校等諸多復(fù)雜環(huán)境,因此具有廣闊的市場前景。本文分析了當(dāng)前流行的幾款清掃機(jī)器人,重點(diǎn)分析了他們的缺陷,并根據(jù)這些缺陷,提供了若干解決方案,從而設(shè)計(jì)出了一款能夠針對

2、復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行清掃的智能機(jī)器人。
　　 本文以家庭環(huán)境為仿真背景,設(shè)計(jì)了一款依靠特征點(diǎn)檢測作為SLAM定位的參照點(diǎn),在機(jī)器人運(yùn)行過程中,同時(shí)對當(dāng)前位置進(jìn)行定位,并創(chuàng)建環(huán)境柵格地圖,實(shí)現(xiàn)了一種基于擴(kuò)展Kalman濾波的SLAM算法,最后通過一種基于障礙物分析的區(qū)域分割算法對清掃環(huán)境進(jìn)行區(qū)域分割以及區(qū)域連接,從而完成清掃任務(wù)。具體實(shí)現(xiàn)方法如下:
　　 1.本文提出了一種平面二維特征的提取方法,過傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,對數(shù)據(jù)點(diǎn)

3、進(jìn)行分割,然后使用直線擬合算法進(jìn)行直線擬合,通過判斷直線之間的交點(diǎn)作為環(huán)境的角點(diǎn),即環(huán)境特征點(diǎn),用以進(jìn)行SLAM算法。
　　 2.本文實(shí)現(xiàn)了一種基于擴(kuò)展Kalman濾波的SLAM算法,并針對清掃機(jī)器人的移動(dòng)速度慢的特點(diǎn),對該算法進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了基于SUT變換的SLAM算法。通過無跡變換,對非線性函數(shù)進(jìn)行處理,構(gòu)造新的統(tǒng)計(jì)特征,進(jìn)一步提高SLAM算法精度。
　　 3.本文實(shí)現(xiàn)了一種基于繞邊的障礙物確定算法,機(jī)器人通

4、過貼墻運(yùn)行,確定環(huán)境信息,同時(shí)在貼墻清掃過程中構(gòu)造柵格地圖,用以記錄區(qū)域是否已經(jīng)完成清掃。同樣對于區(qū)域內(nèi)部障礙物也進(jìn)行貼邊運(yùn)動(dòng),確定障礙物的位置信息,并構(gòu)造柵格地圖。
　　 4.本文提出了一種基于障礙物確定的未知區(qū)域分割算法?，F(xiàn)行的區(qū)域分割算法都是根據(jù)已知環(huán)境進(jìn)行區(qū)域分割,本文通過機(jī)器人貼邊運(yùn)行,創(chuàng)建柵格地圖,在第一步創(chuàng)建了環(huán)境邊界地圖之后,對環(huán)境進(jìn)行線掃法區(qū)域分割;當(dāng)在區(qū)域內(nèi)部遇到障礙物的時(shí)候,對柵格地圖進(jìn)行再次的構(gòu)造,構(gòu)造區(qū)