【摘 要】
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随着人工智能领域的飞速发展,对智能车的研究进入了一个新的阶段。实际上,无论是智能汽车还是机器人小车,其自主导航的框架构成、软件核心算法都是研究热点。本文在实验室的环境下,基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）同步定位与建图技术和ROS（Robot Operating System）机器人操作系统平台完成了智能小车控制系统的设计,包括硬件设计与软件
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随着人工智能领域的飞速发展,对智能车的研究进入了一个新的阶段。实际上,无论是智能汽车还是机器人小车,其自主导航的框架构成、软件核心算法都是研究热点。本文在实验室的环境下,基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）同步定位与建图技术和ROS（Robot Operating System）机器人操作系统平台完成了智能小车控制系统的设计,包括硬件设计与软件算法实现。本文上位机硬件使用的是Intel i3处理器,完成本系统必要的计算与决策;同时设计了基于ARM微处理器STM32F103R8T6的控制系统硬件,与上位机通信实现运动控制。软件设计主要分为多传感器融合SLAM、路径规划以及通信控制模块。针对多传感器融合SLAM,本文采用扩展卡尔曼估计器将惯性测量单元的数据与激光里程计的数据相融合,提高里程计的精度进而提高Gmapping算法的准确性。还将视觉ORB-SLAM3算法提取到的三维点云数据通过投影转换得到二维栅格地图,再采用贝叶斯估计的方法将其与激光栅格地图进行融合,得到更接近于真实环境的栅格地图,提高了地图构建的鲁棒性。针对路径规划软件设计,本文基于所设计的硬件平台,将A*与TEB算法的组合作为导航策略,进行了智能小车系统性能测试。实验结果表明,本文设计的智能小车能够有效避开障碍物,且在室内的定点导航平均误差小于10cm,具有较好的导航精度。同时,本文还将A*与TEB组合算法同A*与DWA算法的导航进行了对比测试,发现本文的算法具有更好的性能。本文设计的智能小车实现了在室内建图、定位、导航及避障的功能,其中涉及的相关技术可为自动搬运小车、扫地机器人等应用提供参考。
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