检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张军帅杭州电子科技大学

学位级别：硕士

粮食安全已成为我国政府高度关注的问题。粮食在储存过程中会发生霉变现象,导致大量的粮食损失。本课题从保障粮食储存质量角度出发,通过分析影响粮食储存过程中的因素,设计了一款基于5G技术的履带式智能化粮食仓储巡检机器人。该机器... 详细信息

粮食安全已成为我国政府高度关注的问题。粮食在储存过程中会发生霉变现象,导致大量的粮食损失。本课题从保障粮食储存质量角度出发,通过分析影响粮食储存过程中的因素,设计了一款基于5G技术的履带式智能化粮食仓储巡检机器人。该机器人可实现在粮仓内巡检,对粮仓内的温度和湿度等数据进行检测,并进行图像视频等信息的采集工作。在巡检过程中可识别发生霉变的粮食并进行追踪记录,以便于管理工作。本文首先通过对巡检机器人的运动学相关问题进行了研究与分析,计算得出了粮仓巡检机器人运动学方程的正解,在对正解分析求解的过程中计算出了运动学方程的逆解。在正解与逆解的基础上,最后求解了巡检机器人的雅克比矩阵,建立了粮仓巡检机器人末端执行器操作空间速度与巡检机器人关节空间速度的线性变换关系。通过分析巡检机器人的工作环境以及功能需求设计了机器人的核心硬件,主要包括:核心控制板、温湿度传感器、深度相机、激光雷达、机械手以及伺服电机等,完成了整体的系统控制设计与通信方案设计。基于几种常见的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术和路径规划算法,利用MATLAB软件进行仿真模拟实验,对多种算法进行对比,最后确定了巡检机器人全局路径规划和局部路径规划的算法方案设计,并通过后续的实验验证了其设计的效果。

关键词：巡检机器人 SLAM技术路径规划温湿度检测 gmapping算法

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基于ROS的室内移动机器人自主导航研究

基于ROS的室内移动机器人自主导航研究

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作者：邓志华汕头大学

学位级别：硕士

随着计算硬件、智能算法和无线通信技术的快速进步，自主导航技术在理论研究与工程应用方面都得到了高速发展。近年，面对社会人口老龄化的加速压力和产业智能化改革的深化需求，推动并推广室内移动机器人自主导航的技术显得更为重要。... 详细信息

随着计算硬件、智能算法和无线通信技术的快速进步，自主导航技术在理论研究与工程应用方面都得到了高速发展。近年，面对社会人口老龄化的加速压力和产业智能化改革的深化需求，推动并推广室内移动机器人自主导航的技术显得更为重要。　　论文针对高动态复杂环境下室内移动机器人的自主导航课题，基于两轮差速底盘与ROS(RobotOperatingSystem)的机器人平台，综合自主导航系统的设计集成，及即时定位与同步建图(SimultaneousLocalizationAndMapping,SLAM)和路径规划的优化算法研究，开展了以下工作:　　1、结合低速低成本化的工况需求，设计移动机器人自主导航的软硬件系统。选定ROS作为实验机器人开发平台并构建自主导航的软件框架，采用二维激光雷达(LiDAR)、惯性姿态传感器(IMU)和编码器作为核心感知设备，搭建机器人的硬件基础，对系统软硬件任务进行模块化分层。完成轮式底盘选型、及相应的坐标变换和运动学建模，推算轮速的控制转换公式和航迹推演的里程计公式。　　2、根据室内场景范围小和机器人算力弱的特点，开展SLAM研究。给出SLAM概率化表述，推导贝叶斯滤波和RBPF(Rao-BlackwellParticleFilter)SLAM框架。针对gmapping算法因无法调节提议分布中里程计与观测数据的融合权重而定位建图精度降低的问题，提出一种基于动态权重提议分布的RBPFSLAM优化算法。利用原始观测数据的构成与波动特征定义激光雷达数据可靠度系数，同时配合指数融合改进提议分布，在新增运算量较低情况下达成随环境复杂度变化的提议分布权重调节。Stage软件仿真结果表明，优化算法在高动态复杂环境下能有效提高定位精度并改善所建地图的边界分离情况。　　3、考虑复杂多变的室内空间状况，开展路径规划研究。一方面，引入广度优先搜索对策下的全局路径规划算法。另一方面，基于动态窗口法(dynamicwindowapproach,DWA),研究速度空间约束下的局域轨迹预测方程。提出异频耦合路径规划算法，在Stage实行路径规划软件仿真，结果表明该算法满足机器人以较短路径到达目标点并有效规避动静态障碍物的要求。　　4、实施两轮差速轮式移动机器人的自主导航实地试验。在规定实验场地中，执行环境感知和路径规划的自主导航测试任务，检验了所设计自主导航的软硬件系统在SLAM、路径规划和控制三方面的有效性和实用性，同时分析现实应用中的改进之处。

关键词：室内移动机器人自主导航 RBPFSLAM gmapping算法路径规划 ROS

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室内移动机器人SLAM与导航技术研究

室内移动机器人SLAM与导航技术研究

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作者：于文龙天津工业大学

学位级别：硕士

近年来，我国出台了一系列促进机器人、人工智能等行业发展的政策，将我国打造成全球最大的机器人消费品市场。与此同时，移动机器人相关技术得到迅猛发展，其中SLAM与导航技术成为研究重点。故本文研究室内移动机器人SLAM与导航技术具... 详细信息

近年来，我国出台了一系列促进机器人、人工智能等行业发展的政策，将我国打造成全球最大的机器人消费品市场。与此同时，移动机器人相关技术得到迅猛发展，其中SLAM与导航技术成为研究重点。故本文研究室内移动机器人SLAM与导航技术具有重要理论意义和实际应用意义。　　首先对整个SLAM系统各部分的关系进行梳理，对轮式里程计和激光雷达传感器进行建模分析，并建立二维栅格地图的数学模型。通过里程计运动学模型获取机器人里程信息，并针对里程计的误差问题，采用基于模型方法标定里程计误差。建立基于似然场的雷达系统观测模型获取环境信息并修正预测的机器人位姿，针对雷达运动畸变问题，采用基于里程计辅助的线性插值法对畸变进行去除。　　采用基于粒子滤波的算法对SLAM系统后端进行优化。分析了粒子滤波算法及FastSLAM原理，深入研究gmapping算法基本原理，给出gmapping算法基本步骤。针对原始gmapping算法建图过程中粒子耗散、退化问题，提出一种基于模拟高斯分布的重采样策略对原始算法进行优化。通过ROS平台对本文提出的改进算法建图效果进行仿真验证，验证了改进算法能够用较少采样粒子构建高精度地图，进一步验证了改进算法能够缓解粒子耗散问题、保持粒子多样性。　　采用全局路径规划A*算法与局部路径规划DWA算法相结合的导航策略。分析了A*算法的基本原理，针对A*算法规划路线容易出现锯齿状、不平顺问题，提出一种基于扩大搜索方向的改进算法。阐述了DWA算法的基本原理，并给出了局部与全局路径规划导航策略的算法流程图。通过仿真实验对本文提出的A*算法与DWA算法相结合的导航策略进行了仿真验证，验证了导航策略的实用性，进一步验证了改进算法可以使导航路线更平顺。　　分别对里程计实时标定策略，激光雷达运动畸变去除算法，改进A*算法以及基于模拟高斯分布的gmapping算法优化效果进行了实物实验验证。使用改进的SLAM系统构建出了较高精度的室内环境地图，并用构建的地图完成了导航实验，对实验结果进行分析给出了相应结论。

关键词：移动机器人 SLAM系统 gmapping算法导航技术路径规划 A*算法

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智能巡检机器人的路径规划研究

智能巡检机器人的路径规划研究

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作者：虞利君安徽工业大学

学位级别：硕士

随着机器人行业的飞速发展,智能巡检机器人在当前环境下的需求量也在逐渐提高。如在养猪场中,使用智能巡检机器人,完成巡检猪场的任务。然而智能巡检机器人最关键的技术在于路径规划,虽然目前有诸多算法可以实现导航功能,但没有一种算... 详细信息

随着机器人行业的飞速发展,智能巡检机器人在当前环境下的需求量也在逐渐提高。如在养猪场中,使用智能巡检机器人,完成巡检猪场的任务。然而智能巡检机器人最关键的技术在于路径规划,虽然目前有诸多算法可以实现导航功能,但没有一种算法可以应用于任何场景。针对此种情况,本文对应用于养猪场的巡检机器人进行以下几个方面研究:(1)智能巡检机器人硬件平台的搭建以及软件平台的应用。其中硬件平台部分包含巡检机器人机械结构设计、底盘以及各类传感器的选取。而软件平台部分包含了对ROS的概念、通信方式、插件机制和坐标变换的介绍。(2)对路径规划算法进行改进与融合。在原始的A*算法的基础上,提出改进评价函数和自适应扩展邻节点,并用双向Floyd算法对规划出的路径进行平滑处理。在静态环境下进行仿真实验,结果显示改进后的A*算法所规划出的路径长度更短、花费时间更少、转折点数量更少。再将改进后的A*算法与DWA算法相融合,在动态环境下进行仿真实验,结果表明改进后的融合算法与未改进的融合算法相比,局部路径能更好地贴合全局路径。(3)将算法在实际的巡检机器人上进行验证。首先把三维点云转化为二维点云同时去掉机器人本体范围内的点云数据,然后通过gmapping算法对环境进行建图,得到一幅增强型的二维地图。在ROS导航框架下,将全局和局部路径规划器以插件的形式加入到导航中,使得巡检机器人能有效地规划出一条运动路径。(4)设计一款基于Android平台的APP实现对智能巡检机器人远程监控。先利用ROS中提供的Rosbridge功能包实现了Android与ROS的通讯功能,再通过摄像头和控制界面可以对机器人实现远程监视和遥控。最后登录APP便可以实现机器人的控制、位置显示、状态显示还有巡检模式等功能。

关键词：巡检机器人 gmapping算法路径规划 Android平台

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基于粒子滤波的移动机器人导航技术研究

基于粒子滤波的移动机器人导航技术研究

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作者：张齐麟沈阳工业大学

学位级别：硕士

移动机器人在仓储物流、家庭服务、医疗卫生等领域具有广泛的应用。随着应用领域的不断拓宽,其所面临的环境也越来越复杂,因此在复杂的环境中实现自主导航成为移动机器人研究领域的热点问题。本文以麦克纳姆轮移动机器人为研究对象,以... 详细信息

移动机器人在仓储物流、家庭服务、医疗卫生等领域具有广泛的应用。随着应用领域的不断拓宽,其所面临的环境也越来越复杂,因此在复杂的环境中实现自主导航成为移动机器人研究领域的热点问题。本文以麦克纳姆轮移动机器人为研究对象,以室内未知环境为实验背景,对移动机器人导航中的同步定位与地图构建(SLAM)与路径规划两项关键技术进行研究,基于ROS构建导航系统,实现了具有较高精度的移动机器人导航功能。在SLAM方面,本文对基于粒子滤波的gmapping算法进行优化改进。首先,针对算法定位精度低的问题,引入标记特征点的方法优化gmapping算法的扫描匹配过程,即在扫描匹配过程中将激光雷达扫描到的激光点分为特征点和普通点,并确定特征点为激光雷达扫描到的物体边缘点,通过赋予其更高的扫描匹配得分来提高地图的匹配程度,可以有效提高算法的定位准确性;其次,针对粒子退化的问题,引入Sigmoid函数优化的自适应遗传算法中的交叉和变异过程代替gmapping算法中的重采样过程来更新粒子集,保留权值较大的粒子,利用较大的变异概率改变权值较小的粒子,缓解了粒子退化问题;最后,在ROS中进行仿真实验,验证了优化后gmapping算法比传统算法的定位和建图效果更好。在路径规划方面,本文对A*全局路径规划算法进行优化,并利用动态窗口算法(DWA)进行局部路径规划与避障。同时,针对A*算法路径规划效率低的问题,通过加入β参数对A*算法中的评价函数进行优化,提高了路径规划效率,并通过仿真实验,验证优化的A*算法比传统算法的路径规划效率更高。实物验证方面,本文在麦克纳姆轮移动机器人硬件平台上搭建多个测试场景对优化后的gmapping算法进行建图实验,并利用优化的A*算法和DWA算法结合的路径规划算法进行导航实验,实验结果表明在实物环境下本文优化的gmapping算法和A*算法提高了移动机器人导航的定位准确性、建图效果和路径搜索效率。

关键词：移动机器人 gmapping算法 SLAM A*算法粒子滤波

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基于改进SLAM技术的仓储机器人控制系统设计

基于改进SLAM技术的仓储机器人控制系统设计

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作者：郎少波重庆大学

学位级别：硕士

随着移动机器人与人工智能的不断发展,以移动机器人为主体的“货到人”搬运方式正逐步取代传统的“人到货”搬运方式。然而,目前“货到人”搬运方式中的移动机器人多采用以二维码、磁导线等为主的路标导航方式,路径灵活性差,同时路标系... 详细信息

随着移动机器人与人工智能的不断发展,以移动机器人为主体的“货到人”搬运方式正逐步取代传统的“人到货”搬运方式。然而,目前“货到人”搬运方式中的移动机器人多采用以二维码、磁导线等为主的路标导航方式,路径灵活性差,同时路标系统的构建费时费力,难以适应“前置仓”模式下灵活多变的业务需求。此外,目前对仓储机器人的运动控制多采用传统的PID控制方式,无法应对负载变化和执行机构饱和、磨损等情况对机器人的运动控制可能产生的影响。对此,本文对“货到人”搬运方式下仓储移动机器人的环境地图构建问题和运动控制问题展开研究。主要研究内容与成果如下:(1)对仓储机器人的工艺流程、功能需求和技术需求进行分析。选择SLAM技术来构建环境地图,自适应控制技术解决仓储机器人在负载变化等情况下的运动控制问题,最后介绍仓储机器人平台的总体设计方案。(2)对仓储机器人的环境地图构建算法进行研究。建立了SLAM建图所需的里程计运动模型和激光雷达观测模型。对基于粒子滤波理论的gmapping算法进行详细分析。并针对gmapping算法环境适应能力差、建图精度不高问题,提出一种基于动态调整滤波粒子数的改进算法,并对改进过程进行了详细介绍,并在gazebo仿真平台中进行了验证。(3)对仓储机器人的自适应轨迹跟踪控制系统进行设计。详细介绍了自适应控制器的设计过程。研究移动机器人在考虑负载质量发生变化条件下的自适应控制算法,并且考虑了执行机构的饱和、死区问题。设计了自适应控制器并给出了自适应率,给出了自适应PID控制器,设计了李雅普诺夫函数,最终证明了系统的稳定性。并在matlab平台上进行了仿真验证。(4)对环境地图算法和自适应控制器的设计进行实验验证。以自主搭建的移动机器人作为实验平台,在室内搭建的真实场景中进行地图构建实验。进行gmapping算法改进前后的对比实验,通过对实验数据进行对比分析可知,改进后的算法提高了环境地图的精度。然后进行了轨迹跟踪控制器性能测试实验,通过测试机器人跟踪轨迹的误差,从而论证轨迹跟踪控制器的有效性,分析实验数据能够得知在轨迹跟踪控制器作用下轨迹误差能够收敛到较小范围,因此验证了控制器的有效性。

关键词：仓储机器人 SLAM gmapping算法自适应控制环境地图

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基于SLAM技术的移动机器人路径规划系统设计与实现

基于SLAM技术的移动机器人路径规划系统设计与实现

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作者：鲁翔湖北师范大学

学位级别：硕士

随着人工智能时代的到来,移动机器人应用范围不断扩大,不断涌现在工业、农业、航天航海等各个领域。移动机器人在执行导航任务前,往往身处于未知环境中的某一未知位置,为了准确到达目的地,需要使用SLAM技术进行同时定位与建图,并通过路... 详细信息

随着人工智能时代的到来,移动机器人应用范围不断扩大,不断涌现在工业、农业、航天航海等各个领域。移动机器人在执行导航任务前,往往身处于未知环境中的某一未知位置,为了准确到达目的地,需要使用SLAM技术进行同时定位与建图,并通过路径规划技术规划出一条最佳路径供机器人运动。本课题采用双轮差动型机器人,设计一套基于SLAM技术的移动机器人路径规划系统,并在实际车间环境下进行实现。对于地图构建问题,首先对移动机器人系统进行数学建模,介绍了环境地标在不同坐标系的转换方法,对移动机器人的运动问题构建了里程计运动模型和惯性传感器模型,对外部环境和障碍物信息的获取构建了激光雷达观测模型,最后对比了几种地图表示方式,选取栅格地图作为移动机器人的地图表示方式。对于室内移动机器人SLAM技术问题,通过对基于粒子滤波的RBPF-SLAM算法的不足之处进行了改进,得到gmapping算法,并将其作为移动机器人SLAM实现算法,通过在ROS下的GAZEBO仿真实验建立地图,结果得出所构建的地图与仿真环境基本一致,满足后续路径规划对地图的基本要求。对于移动机器人的路径规划问题,设计了移动机器人路径规划前的蒙特卡罗定位算法和其工作流程,并通过MATLAB仿真实现了其定位过程。通过对比Dijkstra算法和A*算法的基本原理和MATLAB仿真过程,选取A*算法作为后续的全局路径规划算法。通过数学模型构建和MATLAB仿真实现,选取DWA算法作为后续的局部路径规划算法。最后,在明确系统需求的基础上,对系统框架进行了设计,并进行硬件平台和软件平台的搭建。使用gmapping算法建立地图,对室内车间环境下进行实验测试,比较所得地图是否与实际环境一致。对已经建好的地图,使用A*算法和DWA算法,给定起始点和目标点,并在实际环境中加入静态障碍物和动态障碍物的干扰,通过对移动机器人进行自由路径导航实验和固定路径导航实验,验证本系统路径规划的有效性。

关键词： SLAM 路径规划 gmapping算法 A*算法 DWA算法

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基于ROS的陪护机器人设计与路径优化研究

基于ROS的陪护机器人设计与路径优化研究

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作者：上官润秋成都理工大学

学位级别：硕士

人口调查表明,中国已迈入老龄化阶段,患各种慢性病的老年人数量同步急剧增加,形成日趋严重的家庭问题和社会问题。因此研发能照顾病患老人的专用智能仪器设备成为全社会关注的焦点,具有重要的研究价值和社会意义。本文设计了一种具有实... 详细信息

人口调查表明,中国已迈入老龄化阶段,患各种慢性病的老年人数量同步急剧增加,形成日趋严重的家庭问题和社会问题。因此研发能照顾病患老人的专用智能仪器设备成为全社会关注的焦点,具有重要的研究价值和社会意义。本文设计了一种具有实时监控老人身体状况、拨打急救电话、自动配药及定时语音提醒服药等功能的陪护机器人,并深入研究了该陪护机器人的路径优化问题,旨在更精准、安全、迅速的完成老人护理工作。本文主要研究内容包括:(1)系统总体设计。基于陪护机器人功能要求,设计机械系统、控制系统的总体方案。机械系统包括机器人机械本体结构、移动底盘、智能药箱等,其中智能药箱具备帮助老人准时、准确服药的功能;控制系统主要由基于STM32的硬件控制系统和基于ROS的软件程序组成。(2)基于SLAM的建图算法研究。研究了粒子滤波和图优化的SLAM建图算法理论,重点分析了基于粒子滤波的gmapping算法和基于图优化的Cartographer算法;使用ROS系统中的仿真软件Rviz搭建仿真环境,利用gmapping、Cartographer、Hector三种算法分别进行建图仿真,研究比较各算法利弊,选取适合陪护机器人应用场景的建图方法。(3)陪护机器人的路径规划研究。研究了全局路径规划算法理论和局部路径规划算法理论;通过仿真分析、比较传统A*路径规划算法和Dijkstra算法;进一步以效率较高的A*算法作为本课题核心算法,采用路径折点优化法、智能函数设计和安全距离生成法进行改进优化,并结合动态窗口法进行仿真实验。(4)路径规划实验。以实际制作的陪护机器人Bodh ROB-1为平台,选取实验应用场景,以gmapping算法作为地图构建算法的基础,构建模拟应用环境和实验应用环境,对比研究传统A*算法和改进后A*算法,实验表明改进后的A*算法缩短了陪护机器人的运行路径距离和运行时间,提高了路径的平滑度和机器人运行的平稳性,达成了路径优化的主要目标,能满足陪护机器人的实际应用需求。

关键词：陪护机器人 ROS系统路径规划 A*算法 gmapping算法

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面向智能服务的机器人环境感知方法研究

面向智能服务的机器人环境感知方法研究

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作者：袁帅北京工业大学

学位级别：硕士

随着经济和社会发展，我国正逐步迈入老龄化社会。能够完成助老助残、清洁打扫功能的服务机器人也逐渐成为人们生活中的重要组成部分。同时定位与地图创建(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)是机器人能够为人类提供智能服... 详细信息

随着经济和社会发展，我国正逐步迈入老龄化社会。能够完成助老助残、清洁打扫功能的服务机器人也逐渐成为人们生活中的重要组成部分。同时定位与地图创建(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)是机器人能够为人类提供智能服务的前提。即要使机器人能更好地服务于人类，需要机器人具备环境感知能力，并将人类指令中的信息与周围环境的信息进行结合，进而执行相应任务。近年来，随着计算机和人工智能技术的快速发展，SLAM技术也取得了长足进步。基于激光和视觉的SLAM地图虽然能够表示机器人周围环境中的障碍物信息，实现其定位和导航任务，但由于缺乏有效的环境语义信息，导致机器人无法满足更高智能任务的要求。针对上述问题，本文研究面向智能服务的机器人环境感知方法，从物体检测与定位、机器人自定位和多层语义地图创建等方面内容展开探讨。主要研究内容包括:　　1)为了使机器人能够更准确地检测到真实环境中不同尺度大小的物体，从而提高目标物体的定位精度，提出一种基于多分支并行空洞卷积的多尺度目标检测算法。考虑到现有的目标检测算法在提取特征时往往仅使用单一尺度大小的卷积核，忽略了不同尺度特征感受野的差异，影响网络对不同尺度目标的检测效果。为此，本文采用多分支并行空洞卷积替代单一尺度大小的卷积核，从而获取多尺度特征信息，提高网络对不同尺度目标的检测效果。同时，为了弥补卷积操作导致的细节信息损失，采用非局部化模块整合特征的全局空间信息，进而增强上下文信息。在不同数据集上与主流算法进行了对比实验，验证了所提出算法的有效性。　　2)由于激光传感器提取的点云数据较为单一，仅包含环境中物体的几何信息，当上一时刻与当前时刻环境中的激光点云数据相似时，激光SLAM容易产生扫描匹配失败的问题，导致创建的栅格地图产生漂移现象。而视觉SLAM能够对环境中的特征点进行提取，当激光SLAM扫描匹配失败时，可以辅助机器人感知周围环境，提高建图精度。基于上述分析，本文提出一种基于视觉辅助的激光SLAM方法。gmapping建图算法是目前应用最广泛的激光SLAM算法，而ORB-SLAM是目前视觉SLAM算法的基础，故在本文中，激光SLAM采用gmapping框架，视觉SLAM采用ORB-SLAM算法。由于gmapping框架不存在基于回环检测的后端地图优化功能，无法将基于ORB特征的回环检测模块融入到gmapping框架中。因此，本文从前端扫描匹配入手，对gmapping算法预测新粒子的方式进行了改进，即当视觉SLAM检测到闭环信号时，gmapping算法的粒子不再从激光及里程计数据中预测，而是以回环前后的相机位姿转换矩阵为基础预测下一时刻粒子的位姿，从而对机器人位姿进行纠正，在一定程度上减轻了gmapping算法产生的地图漂移现象，提高栅格地图的精度。在真实环境下进行了实验，验证了所提方法的有效性。　　3)针对现有地图缺乏周围环境语义信息，导致机器人无法执行更高智能任务的问题，提出一种基于深度学习的多层语义地图创建方法。所创建的多层语义地图包含三层:栅格地图层、场景级语义地图层和物体级语义地图层。首先，针对栅格地图层采用gmapping算法存在粒子退化的问题，提出一种基于多样性重采样的gmapping建图算法，在重采样时提高低权重粒子的采样几率，增加粒子的多样性，从而提高栅格地图的精确度。然后，采用基于深度学习的场景分类方法获取机器人当前场景的类别信息，并在栅格地图的=基础上利用递归贝叶斯算法构建场景级语义地图。最后，采用上述1）中提出的目标检测算法对场景中的物体进行定位和检测，获得物体的类别信息和坐标信息，并通过坐标转换将物体的图像坐标转换为栅格地图坐标，从而构建物体级语义地图。在公开数据集和真实环境中进行了实验，验证了所提方法的有效性。　　4)在上述方法研究的基础上，为了满足机器人在真实环境下的实验需求，利用PyQt5技术设计并实现了面向智能服务的机器人环境感知软件原型系统，将所提出的算法进行集成并展示实验结果。此软件系统主要包含三个功能模块:目标检测模块、基于视觉辅助的激光SLAM模块和多层语义地图创建模块。在公开数据集和真实场景中进行系统测试，验证了系统的鲁棒性。

关键词：智能服务机器人环境感知目标检测 gmapping算法功能模块

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基于改进gmapping的室内ROS智能车同步定位与建图系统设计

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汽车实用技术 2023年第19期48卷 61-66页

作者：闫鹏林迎春电信科学技术第四研究所有限公司陕西西安710061

室内移动机器人是近年来研究的热点问题,同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统(ROS)智能车的同步定位与建图系统,以gmapping为核心算法,首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的... 详细信息

室内移动机器人是近年来研究的热点问题,同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统(ROS)智能车的同步定位与建图系统,以gmapping为核心算法,首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的每帧数据进行运动畸变补偿,以运动畸变补偿后的激光雷达数据和里程计数据作为gmapping算法输入;然后通过gmapping算法粒子初始化,构建考虑观测量的提议分布并对粒子进行采样以估计智能车位姿,以重采样重要性系数对粒子进行重采样并设置重采样阀值,利用二值贝叶斯滤波器对每个粒子的地图状态更新;最后基于gmapping算法输出智能车的位姿估计和地图数据。试验结果表明,所设计的同步定位与建图系统,在小尺寸环境下对智能车位姿估计和构建的地图较为准确,满足设计目标要求。

关键词：室内ROS智能车 gmapping算法同步定位与建图系统激光雷达

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