自主移动机器人的智能导航研究

自主移动机器人的智能导航研究

论文题目: 自主移动机器人的智能导航研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 邹细勇

导师: 诸静

关键词: 移动机器人,导航,地图创建,路径规划,矢量场法,局部极小,路径优化,轮式非完整系统,路径跟踪,反馈镇定

文献来源: 浙江大学

发表年度: 2005

论文摘要: 论文以一种通用的四轮式自主移动机器人为对象,研究它的智能导航问题,主要内容包括三部分:第一部分,提出一种基于机器视觉的室内全局地图创建法,在对初始图像进行颜色空间变换后,通过阈值分割能准确、完整地将障碍物提取出来;并提出一种基于几何形状和规则的快速多边形近似算法对障碍物的边缘进行拟合,其处理结果-用简单的几何多边形描述的室内地图,与障碍物边缘吻合较好,而且地图中的关键点数少,减小了随后路径规划的计算量。第二部分,考虑到路径对安全性的要求,提出一种新的基于矢量场模型的移动机器人路径规划算法:应用该矢量场模型可以规划出较短、较安全以及安全和长度两标准下的满意路径。并针对在势场法路径规划中经常遇到的局部极小问题,提出一种基于虚拟局部目标的预防方法,它的关键在于如何进行虚拟局部目标的设定;在各种复杂障碍物环境下路径规划的仿真结果证明了此方法的有效性和适应性。同时,把矢量场路径规划算法中机器人工作环境下障碍物的几何模型从矩形拓展为更具普遍意义的多边形;为了对全局路径进行长度、安全性和平滑性意义上的优化,提出了一种混合遗传模拟退火(HGSA)算法;由三个复杂环境下路径规划结果验证了规划模型的有效性;而优化所得最优解的比较表明此混合算法要优于独立运用的遗传算法和模拟退火算法。第三部分,在推导四轮式移动机器人运动学离散模型的基础上,设计了一个能借鉴人驾驶汽车经验的模糊控制器来实现它的路径跟踪控制:为了让移动机器人能最终准确地镇定在期望终点上,在跟踪的停车阶段采用了一种减速PID控制方法;仿真和实际实验表明,这种双模控制方法实现了预期的目标,且保证了机器人行走的平滑性。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1课题研究目的和意义

1.2机器人的发展历史

1.3移动机器人

1.3.1移动机器人的特点

1.3.2移动机器人的分类

1.3.3几种典型的移动机器人系统

1.3.4移动机器人常用的传感器

1.4移动机器人的关键技术研究

1.4.1体系结构及智能控制技术

1.4.2多传感器信息融合

1.4.3数字地图的建立

1.4.4路径规划

1.4.5移动机器人的定位

1.4.6反馈镇定与跟踪控制

1.4.7交互技术

1.4.8小结

1.5论文的主要内容

第二章基于机器视觉的室内环境地图创建

2.1问题的提出

2.2预备知识

2.2.1色彩系统

2.2.2直方图处理

2.2.3图像分割

2.2.4数学形态学

2.3图像中障碍物的提取

2.3.1直接边缘检测的缺点

2.3.2二值化使用特性的选择

2.3.3阈值的选择

2.3.4图像处理步骤及结果

2.4障碍物边缘的多边形近似

2.4.1单个障碍边缘的提取及粗分

2.4.2关键点的提取

2.4.3多边形近似处理结果

2.5本章小结

第三章一种考虑安全的移动机器人矢量场路径规划算法

3.1问题的提出

3.2移动机器人工作空间的矢量场模型

3.2.1静电场模型

3.2.2矢量场模型

3.2.3欠量场场强的计算

3.3用矢量场模型进行移动机器人的路径规划

3.4仿真结果与讨论

3.4.1固定障碍环境下的路径规划

3.4.2动态环境下的路径规划

3.5本章小结

第四章一种克服势场法路径规划中局部极小问题的方法-虚拟局部目标法

4.1引言

4.2局部极小的起因

4.2.1局部极小示例

4.2.2发生局部极小的障碍物环境

4.3基于规则的虚拟局部目标法

4.3.1特征距离的计算

4.3.2局部极小的探测

4.3.3虚拟局部目标

4.3.4设定虚拟局部目标的规则

4.4算法应用实例

4.5本章小结

第五章移动机器人全局路径的优化研究

5.1多边形障碍物环境下的矢量场计算

5.2碰撞检测及最小距离计算

5.2.1路径与障碍物间的碰撞检测

5.2.2路径与障碍物间最小距离的计算

5.3混合遗传模拟退火算法与路径优化

5.3.1常用的启发式优化算法

5.3.2混合遗传模拟退火算法

5.3.3评价函数

5.4实验结果及讨论

5.5本章小结

第六章移动机器人的路径跟踪控制

6.1移动机器人硬件结构

6.2移动机器人的运动学模型

6.2.1速度计算

6.2.2离散形式的位形计算

6.3控制策略的确定

6.4自调整模糊控制器设计

6.4.1模糊控制器设计

6.4.2比例因子的调整

6.5停车阶段的减速PID控制

6.6路径跟踪控制实验及结果分析

6.7本章小结

第七章总结和展望

7.1总结

7.2展望

附录A基于实际地图的路径规划

FA1地图创建

FA2路径规划

附录B步进电机控制特性

附录C发表论文及参与课题

致谢

发布时间: 2005-07-14

参考文献

  • [1].遥自主移动机器人运动规划与控制技术研究[D]. 仲训昱.哈尔滨工程大学2009
  • [2].自主移动机器人的运动规划与图像理解研究[D]. 白明.大连理工大学2011
  • [3].多自主移动机器人协作的关键技术研究[D]. 昝杰.长安大学2014
  • [4].自主移动机器人运动控制与协调方法研究[D]. 缪志强.湖南大学2016
  • [5].自主移动机器人路径规划及轨迹跟踪的研究[D]. 陈少斌.浙江大学2008
  • [6].自主移动机器人运动规划的若干算法研究[D]. 康亮.南京理工大学2010
  • [7].移动机器人视觉同时定位与地图构建关键算法研究[D]. 吴俊君.华南理工大学2013
  • [8].几类群集系统的稳定性分析[D]. 李维.上海交通大学2008
  • [9].自主移动机器人全向视觉系统研究[D]. 卢惠民.国防科学技术大学2010
  • [10].基于振动信号的轮式机器人地面分类方法研究[D]. 李强.哈尔滨工程大学2013

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