【摘 要】
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自主移动机器人是目前比较火热的研究方向,这种机器人应用的领域非常广泛,可以代替人类进行部分危险或是单一枯燥的工作。尽管优点诸多,但也存在定位精度低,路径规划效果不佳等缺点。结合社会的需求以及机器人的工作方式,本文设计了一种应用于室内的自主移动机器人,它的主控芯片为STM32F103ZET6,传感器模块为里程计和雷达,驱动行走部分为电机。本文对机器人运动的模型进行了推导,论述了关于SLAM定位的基本
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自主移动机器人是目前比较火热的研究方向,这种机器人应用的领域非常广泛,可以代替人类进行部分危险或是单一枯燥的工作。尽管优点诸多,但也存在定位精度低,路径规划效果不佳等缺点。结合社会的需求以及机器人的工作方式,本文设计了一种应用于室内的自主移动机器人,它的主控芯片为STM32F103ZET6,传感器模块为里程计和雷达,驱动行走部分为电机。本文对机器人运动的模型进行了推导,论述了关于SLAM定位的基本理论,建立了系统的基本模型,采用了贝叶斯滤波来作为处理定位问题的基础,论述了几种滤波算法,包括卡尔曼滤波和以它为基础拓展出来的滤波算法及粒子群滤波算法,并针对一阶非线性系统给出各个方面相应的仿真实验,之后模拟真实的环境,采用RPBF算法进行机器人定位和地图构建的实验仿真,得到模拟情况下的仿真轨迹图。环境信息采用栅格地图的方式来描述,介绍了常见的路径表示法,在研究了传统的采用A*算法来进行全局路径规划的基础上,提出了首尾双向搜索方式的改进之后的A*算法,并用MATLAB仿真来验证改进的算法比未改进的更为有效。在处理局部路径规划问题时,使用了动态窗口的方法,而DWA算法容易陷入局部困境中,在处理这个问题时,通过改进函数来对行走轨迹进行优化,并且通过MATLAB仿真来验证这个改进算法的有效性。以机器人作为实验对象,并在室内静态封闭的情况下进行SLAM实验。由仿真和实验结果表明,检验机器人定位和地图构建以及改进算法的有效性。
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