基于双目视觉室内环境的机器人导航和避障算法研究

发布时间：2022-12-23 06:13

　　随着机器人产业的蓬勃发展,室内服务机器人的应用将会变得越来越普遍,移动机器人技术也面临着越来越大的挑战。导航避障技术,作为移动机器人技术中的关键,能够在给定目标的情况下,实现行走时规避动态障碍物。本文对全局静态路径规划以及局部避障算法进行研究,并针对现有技术的不足提出了改进,内容如下:本文首先对现有的SLAM技术进行研究和介绍,并使用深度传感器对周围环境进行信息采集,建立室内环境下的栅格地图。然后,对主流全局路径规划算法进行介绍,并重点阐述了跳点搜寻算法（JPS）。针对该算法规划出的路径存在角度限制的问题,提出了路径冗余度的概念,并给出了路径冗余度检测（PRD）算法。针对路径冗余度,本文提出了一种基于跳点搜寻的后处理（JPS-PO）算法,并与传统路径规划算法进行比较。此外,本文还研究了基于动态窗口法的局部避障算法。并针对动态窗口法在服务机器人应用场景中经常出现的行人障碍物问题进行研究,提出了一种基于碰撞因子（CF）的机器人局部避障算法。通过实验证明了该方法对于局部环境中的移动行人有较好的规避的效果。最后,为了解决实际应用问题,将全局和局部路径规划算法相结合,并使用ROS平台在实际场景中... 

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与技术难点
    1.4 论文内容安排
第二章 相关背景知识介绍
    2.1 机器人建图定位
        2.1.1 SLAM问题描述
        2.1.2 地图表示方式
        2.1.3 SLAM典型方案
    2.2 传感器
        2.2.1 激光雷达传感器
        2.2.2 视觉传感器
        2.2.3 KinectV2介绍
    2.3 使用Kinect2作为传感器并进行SLAM实验
        2.3.1 ROS介绍
        2.3.2 Gmapping
    2.4 本章小结
第三章 全局路径规划
    3.1 路径规划算法介绍
        3.1.1 A*路径规划算法
        3.1.2 RRT路径搜索算法
        3.1.3 人工势场法
    3.2 跳点搜寻算法
        3.2.1 JPS算法介绍
        3.2.2 JPS和A*算法的对比
    3.3 基于JPS算法的路径后处理改进算法
        3.3.1 路径冗余检测算法
        3.3.2 JPS-PO算法
    3.4 本章小结
第四章 局部路径规划
    4.1 动态窗口法
    4.2 行人感知技术
        4.2.1 HOG特征介绍
        4.2.2 SVM分类器
        4.2.3 HOG+SVM训练分类器
    4.3 DWA改进算法DWA-CF算法
        4.3.1 相关概念与定义
        4.3.2 相关变量计算
        4.3.3 DWA-CF
        4.3.4 DWA-CF实验结果
    4.4 本章小结
第五章 基于JPS-PO和DWA-CF算法的混合路径规划
    5.1 JPS-PO算法和DWA-CF算法各自的缺陷
        5.1.1 JPS-PO算法的缺陷
        5.1.2 DWA-CF算法的缺陷
    5.2 JPS-PO与DWA-CF混合算法描述
    5.3 实验结果与分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 研究展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进人工势场的无人机编队防碰撞控制方法[J]. 朱旭,闫茂德,张昌利,林海,屈耀红.  哈尔滨工程大学学报. 2017(06)
[2]基于Kinect深度图像信息的人体运动检测[J]. 孟明,杨方波,佘青山,孙曜,罗志增.  仪器仪表学报. 2015(02)
[3]基于Kinect深度图像的人体识别分析[J]. 李红波,丁林建,冉光勇.  数字通信. 2012(04)
[4]改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用[J]. 石铁峰.  计算机仿真. 2011(04)
[5]基于神经网络的移动机器人路径规划方法[J]. 宋勇,李贻斌,栗春,李彩虹.  系统工程与电子技术. 2008(02)
[6]复杂环境下基于蚁群优化算法的机器人路径规划[J]. 樊晓平,罗熊,易晟,张航.  控制与决策. 2004(02)

硕士论文
[1]基于卡尔曼滤波预测的移动机器人矢量场矩形法避障研究[D]. 徐家.武汉理工大学 2009
[2]基于地面特征识别的室内机器人视觉导航[D]. 杜娟.武汉理工大学 2006



本文编号：3724878