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近年来,在“工业4.0”和“中国制造2025”等发展战略地引领下,家用服务机器人产业取得了飞速的发展。自主导航技术是家用服务机器人实现智能化的重要标志,本文对家用服务机器人的室内自主导航相关技术的研究具有重要的理论意义和实用价值。首先,本文阐述了家用服务机器人自主导航技术的国内外研究现状,在分析家用服务机器人导航系统的相关技术和常用传感器的基础上,选择RGB-D传感器、激光测距仪和和里程计作为导航系统的主要传感设备,并在机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)上,完成了家用服务机器人室内自主导航系统的方案设计。在基于粒子滤波的快速同步定位与地图构建(Fast Simultaneous Localization and Mapping,FastSLAM)算法研究中,针对采用单一传感器进行FastSLAM时,容易出现精度低、扫描的地图信息表达不完整等问题,本文利用RGB-D传感器和激光测距仪作为获取环境地图信息的设备,结合家用服务机器人的里程计,提出了一种基于多传感器信息融合的FastSLAM方法。根据贝叶斯概率模型,设计了一种多传感器观测信息的融合筛选规则,并在FastSLAM算法中采用无迹卡尔曼滤波计算重要性密度函数,确保系统状态精度的同时,避免求解雅可比矩阵,从而降低算法运行的时间。实验结果表明本文改进的算法能够构建精确的环境栅格地图。其次,对服务机器人路径规划问题进行研究与分析。针对鲸鱼优化算法收敛速度慢且易陷入局部最优等问题,本文提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其应用于室内服务机器人路径规划。该方法利用高斯正态分布函数构造新的收敛因子更新公式,从而平衡算法的全局探索能力和局部开发能力。此外,改进的算法通过引入柯西变异因子,对当前处于最优位置的鲸鱼个体进行变异操作,避免在算法的迭代后期陷入局部最优和过早收敛。仿真实验的结果表明,改进的算法具有寻优精度高和收敛速度快等特点,并且能为服务机器人规划出最优路径。最后,根据本文提出的FastSLAM算法和路径规划算法完成了家用服务机器人室内自主导航系统的设计与实现。利用搭建的家用服务机器人实验平台,在实际的室内环境中,分别进行地图构建和路径规划实验。实验结果表明,本文所研究的家用服务机器人室内自主导航系统是可行并稳定的。