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文檔簡介
1、隨著智能移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大,機(jī)器人被期望在更加復(fù)雜、多變,甚至未知的室外環(huán)境中作業(yè),而如何在這樣的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)可靠、精確定位和有效實(shí)時(shí)避障,成為了機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航作業(yè)首要解決的問題。目前,概率法是機(jī)器人定位研究領(lǐng)域的熱點(diǎn),但常規(guī)概率定位方法卻難以解決機(jī)器人綁架等未建模問題;實(shí)時(shí)、可靠是機(jī)器人良好避障行為所必須具備的,但現(xiàn)有避障方法多存在局部最小、誤判等問題。
本文以變電站巡檢機(jī)器人為研究背景,針對(duì)定位和避障兩個(gè)問題,基于
2、已知環(huán)境地圖,以SICK2DLMS200激光測(cè)距儀作為移動(dòng)機(jī)器人高精度的外部傳感器,里程計(jì)和陀螺儀為內(nèi)部傳感器,基于已有的概率定位方法,著重研究初始位姿未知情況下的移動(dòng)機(jī)器人全局定位問題以及機(jī)器人綁架問題的解決,提出了一種EKF與MCL融合定位方法;并基于動(dòng)態(tài)法原理對(duì)復(fù)雜環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人在障礙物間的穿越避障方法進(jìn)行了研究,改進(jìn)了動(dòng)態(tài)窗法。
主要研究內(nèi)容包括以下四個(gè)方面:
?、傺芯楷F(xiàn)有的概率定位方法,對(duì)經(jīng)典的EKF算法和
3、熱門的MCL算法進(jìn)行比較分析。
②針對(duì)本文關(guān)注的定位精度和機(jī)器人綁架兩個(gè)定位問題,基于優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的思想,以MCL作為主定位方法,用EKF方法改進(jìn)粒子的建議分布輔助定位,提出了一種EKF與MCL融合定位的方法。
?、刍贛atlab仿真平臺(tái)和MobileSim移動(dòng)機(jī)器人仿真平臺(tái),對(duì)本文提出的EKF與MCL融合定位方法進(jìn)行了仿真比較驗(yàn)證。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法在移動(dòng)機(jī)器人的位姿跟蹤和全局定位兩方面均表現(xiàn)出比MCL算法更好的定
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