移動(dòng)機(jī)器人探索式在線構(gòu)建環(huán)境地圖的研究.pdf

1、解決定位與地圖構(gòu)建的問題，是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航與探索環(huán)境的前提。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人的傳感器在精度、魯棒性以及售價(jià)都在不斷改善，投入定位與地圖構(gòu)建的研究人員也不斷增多，移動(dòng)機(jī)器人被動(dòng)式構(gòu)圖也逐步成熟。但是主動(dòng)式構(gòu)圖方法的研究相對(duì)較少，對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人如何高效自主地構(gòu)建未知環(huán)境地圖仍是一個(gè)亟待解決的問題。
　　通過對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的同時(shí)定位與構(gòu)圖方法、路徑規(guī)劃與導(dǎo)航以及未知環(huán)境探索策略研究，提出了移動(dòng)機(jī)器人探索式構(gòu)圖課題

2、。本文主要針對(duì)大面積復(fù)雜環(huán)境的地圖融合和魯棒導(dǎo)航、以及未知環(huán)境的探索策略等方面提出了一些改進(jìn)方案和算法，以提高探索式構(gòu)圖的構(gòu)圖一致性、探索效率等。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面。
　　1.提出了將點(diǎn)-線鄰近匹配方法（PLICP，Point-to-line based Iterative Closet Point）與RBPF-SLAM結(jié)合。通過點(diǎn)-線鄰近匹配方法對(duì)機(jī)器人相鄰掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并將匹配結(jié)果用于糾正局部里程誤差，這樣

3、避免里程計(jì)累積誤差對(duì)構(gòu)圖算法的影響。PLICP采用混合智能搜索策略加速ICP求解過程。將PLICP匹配結(jié)果作為運(yùn)動(dòng)模型的輸入，提高了RBPF-SLAM算法對(duì)機(jī)器人姿態(tài)估計(jì)的精度，從而改善了構(gòu)圖的一致性。
　　2.針對(duì)動(dòng)態(tài)窗口導(dǎo)航算法在環(huán)境復(fù)雜地面不平整的場景中魯棒性不足的問題，本文提出引入軌跡跟蹤算法彌補(bǔ)動(dòng)態(tài)窗口開環(huán)控制給導(dǎo)航帶來的缺陷。采用軌跡跟蹤算法跟蹤動(dòng)態(tài)窗口產(chǎn)生的局部路徑，在跟蹤局部路徑過程中，機(jī)器人根據(jù)當(dāng)前定位信息快速調(diào)

4、節(jié)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度，而不是以動(dòng)態(tài)窗口計(jì)算出的速度勻速運(yùn)動(dòng)，這樣減少地面不平整以及車輪打滑等噪聲帶來的影響，可以提高導(dǎo)航的精度和魯棒性。
　　3.對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人如何探索未知環(huán)境并構(gòu)建環(huán)境地圖問題，本文提出一種基于滾動(dòng)窗口的探索式構(gòu)圖方法。該算法將傳統(tǒng)牛耕遍歷策略，改進(jìn)為基于動(dòng)態(tài)窗口的未知環(huán)境的探索方法，并與上述的改進(jìn)地圖融合和路徑規(guī)劃與導(dǎo)航算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了快速高效的探索未知環(huán)境并構(gòu)建地圖。同時(shí)當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入“死胡同”時(shí)，采用逃離策略