【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,越来越多具有自主移动功能的机器人出现在人们的生活中,例如疫情期间无接触配送机器人、扫地机器人、菜鸟物流机器人等,而导航技术是实现机器人自主运动的核心。本文基于机器人操作系统（ROS）对室内移动机器人导航相关的同步定位与地图构建（SLAM）和路径规划技术展开研究,主要研究内容和创新如下:首先分析机器人系统中各坐标系之间的转换关系,推导差分移动机器人的运动学模型和里程计模型,介
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随着人工智能技术的发展,越来越多具有自主移动功能的机器人出现在人们的生活中,例如疫情期间无接触配送机器人、扫地机器人、菜鸟物流机器人等,而导航技术是实现机器人自主运动的核心。本文基于机器人操作系统（ROS）对室内移动机器人导航相关的同步定位与地图构建（SLAM）和路径规划技术展开研究,主要研究内容和创新如下:首先分析机器人系统中各坐标系之间的转换关系,推导差分移动机器人的运动学模型和里程计模型,介绍激光雷达测距原理并建立波束模型。然后在ROS中搭建机器人的URDF仿真模型,并在Gazebo中进行激光雷达功能仿真,以便开展SLAM和路径规划仿真实验。针对机器人同步定位与地图构建问题,介绍RBPF滤波过程,然后对Gmapping算法和Cartographer算法的建图原理进行分析。基于Gazebo软件设计不同复杂程度的仿真环境并进行仿真实验,综合对比分析两个SLAM算法的建图效果。本文选择A*和DWA算法作为机器人的全局和局部路径规划算法。阐述A*算法的基本原理,针对传统8邻域搜索的A*算法存在搜索方向少、路径拐点过多等问题提出16邻域搜索A*算法;针对路径拐点问题提出使用3次B样条曲线对全局路径作平滑处理。在介绍了DWA算法基本原理的基础上,基于ROS系统将改进后的A*算法和DWA算法融合,在DWA算法的评估函数中加入全局路径信息,提高机器人的自主导航能力。基于ROS机器人导航的基本框架,设计自主移动机器人导航系统,并将8邻域A*算法、16邻域A*算法、经过3次B样条曲线平滑处理的16邻域A*算法进行仿真实验。仿真结果表明16邻域A*算法减少了拐点数量,缩短了路径长度;平滑后的16邻域A*算法缩短了路径长度,提高了路径的平滑度。最后使用融合算法进行机器人自主导航和避障实验,验证了融合算法导航系统的可行性。搭建基于ROS的差分移动机器人实验平台,并将设计的导航系统移植到实验平台上。使用Cartographer算法建立真实的室内地图,并利用自适应蒙特卡洛法进行机器人在已知环境地图中的定位实验。最后使用改进前后的A*算法进行实物机器人路径规划和自主导航实验,验证了改进A*算法在真实机器人上的可行性和有效性。
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