【摘 要】
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移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动,从而完成一定作业功能的智能机器人系统.红外、超声、视觉传感器都是移动机器
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移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动,从而完成一定作业功能的智能机器人系统.红外、超声、视觉传感器都是移动机器人常用的传感器.本报告以这些传感器为对象,以移动机器人CASIA-I实验平台为依托,对基于多传感器融合的移动机器人定位和导航算法进行了研究.首先对移动机器人的发展状况、主要研究内容和研究方法进行了详细综述,并给出了本报告的研究内容安排.其次以红外、超声、视觉多传感器为研究背景,提出了多传感器分布式融合结构,为基于多传感器融合的移动机器人定位和导航研究提供了理论框架.第三,针对二维静止或运动目标(特别是地面目标),提出了基于多项式拟合的CCD标定方法以及基于电子罗盘补偿的修正的多项式拟合的CCD标定方法.第四,利用多传感器的冗余和互补特性,提出了基于光电码盘和CCD融合的移动机器人自定位算法以及基于超声和CCD融合的移动机器人定位算法.第五,根据超声和红外传感器提供的数据,提出了基于Q学习的非视觉移动机器人导航算法.第六,根据移动机器人导航任务分解,提出了基于PGF和模糊技术的分布式图像分割算法;在此基础上,获得了基于Q学习的移动机器人视觉导航算法.最后,对所取得的研究成果进行了总结,指出了移动机器人技术研究的发展趋势.
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