移動機器人基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的定位及地圖創(chuàng)建研究.pdf

1、隨著智能控制技術、計算機和網絡技術以及仿生學、人工智能等學科的飛速發(fā)展,智能移動機器人技術的研究越來越受到國內外學者的重視.自主定位和地圖創(chuàng)建是移動機器人智能導航和環(huán)境探索研究的基礎,定位精度和所構建地圖的準確性是其能否在實際環(huán)境中成功應用的前提.移動機器人的工作環(huán)境可分為室外環(huán)境和室內環(huán)境兩種,本文主要針對非完整移動機器人在室內環(huán)境中的自主定位和地圖創(chuàng)建兩個核心問題進行研究.本文的研究工作是基于裝配有多種傳感器的SmartROB-2自

2、主移動機器人平臺展開的.該移動機器人平臺配備有可完成特定水平面360°測距的雙激光測距儀,負責完成室內環(huán)境圖像采集的單目視覺系統(tǒng),全方位的碰撞傳感器以及用于航位推算的內部里程計.多種傳感器相互協(xié)助可以給移動機器人提供豐富的環(huán)境信息以實現(xiàn)自主定位和地圖創(chuàng)建.本文首先對移動機器人運動控制和主要傳感器的模型及其不確定性進行討論.重點分析了不同環(huán)境因素對激光測距的影響,完成了激光測距中距離和角度的方差分布計算,并依據(jù)誤差傳遞公式給出激光測距不確

3、定信息描述的具體形式;討論了由里程計進行航位推算的局限性,通過對里程計誤差的詳細分析,提出了機器人位姿誤差協(xié)方差矩陣的更新方程;針對視覺系統(tǒng)完成了CCD攝像機的標定工作,實現(xiàn)了視覺圖像扭曲的有效校正.在具有不確定信息的準結構化室內環(huán)境中,移動機器人要實現(xiàn)完全自主定位和全局環(huán)境地圖的構建,首先要解決環(huán)境信息的特征提取與融合問題.針對環(huán)境中水平線段特征和激光測距數(shù)據(jù)的特性,提出基于改進角度直方圖和加權最小二乘擬合的處理方法.在視覺圖像處理中

4、,本文先采用索貝爾算子和非最大抑制算法進行邊緣像素的增強和細化,再使用多列像素直方圖算法完成物體垂直邊緣的有效提取.針對多傳感器數(shù)據(jù)在特征層次的融合問題,本文提出將測距數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一到視覺坐標系下,再對已提取的垂直邊緣線段的開角與水平環(huán)境特征開角進行匹配的處理方法,并在應用中取得良好效果.移動機器人定位和地圖創(chuàng)建所選用的方法與環(huán)境空間的表述方式是密切相關的.對基于先驗地圖的移動機器人定位問題,本文分別對擴展卡爾曼濾波定位、基于概率模

5、型全局定位和基于先驗幾何—拓撲混合地圖定位這三種主要方法進行了系統(tǒng)研究.在基于實際機器人平臺所開發(fā)的機器人遠程監(jiān)控軟件輔助下,本文在走廊、辦公室等室內準結構化環(huán)境中完成了一系列驗證實驗.針對移動機器人運動中定位所涉及的多傳感器協(xié)調等關鍵技術問題,本文提出基于XO/2系統(tǒng)實時多任務調度機制的具體解決方案,并在實驗中驗證了有效性.為解決沒有先驗地圖信息支持的移動機器人定位問題,本文提出了同時進行擴展卡爾曼濾波定位和構建具有不確定描述二維幾何