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1、摘要移动机器人作为机器人的重要分支，在工业、军事、医疗、太空探索等众多领域扮演着越来越重要的角色。自主导航作为移动机器人的鲜明特征和基本功能，已成为近年来研究的热点。移动机器人自主导航主要包含三个方面的问题：(1)地图构建，机器人需要在已知的环境地图中设定移动目标并规划路径，而如何在未知的环境中创建地图是自主导航首先要解决的问题。(2)定位，移动机器人要在全局坐标系中找到自身精确的位置和方向信息，这是自主导航的前提。(3)路径规划，在完成地图构建与定位后，机器人需要规划一条可以安全无碰撞抵达目的地的最优路径。其中前两个问题可由同时定位与地图构建(SimultaneousLocalization
2、andMapping,SLAM)技术解决。SLAM可解释为机器人在未知环境中探索时，依靠内部和外部传感器确定自身位置和姿态的同时完成未知环境地图的绘制。针对长久以来相对隔离的机器人开发与编程环境，本文采用更加开放的ROS开源机器人操作系统作为软件平台，使用TUmeBot3Burger移动机器人搭建了基于激光传感器的室内自主导航系统。本文所做具体工作如下：首先，对同时定位与地图构建技术进行了论述，介绍其中所涉及的地图表达方式及定位算法。并在ROS中搭建移动机器人模型与SLAM系统框架，使用占据栅格地图和基于粒子滤波器的蒙特卡罗定位算法完成仿真。其次，对路径规划中全局路径规划和局部路径规划两个子问
3、题进行研究。采用A*算法完成全局路径规划，得到当前位置与目标点之间的无碰撞最短路径。当机器人沿该条最短路径前进时，使用DWA动态窗口法进行局部路径规划，实现实时避障。通过结合代价地图，最终在RoS中完成导航仿真。最后，在ROS中将上述SLAM与导航系统进行搭建，使用搭载了360。激光传感器的TUmeBot3移动机器人在实际室内环境中完成了地图构建、自主定位、路径规划和实时避障的实验，验证了本文设计的导航系统的可行性。关键词：移动机器人，自主导航，同时定位与地图构建，路径规划，ROSAbstractAsanimportantbranchofrobots,mobilerobotsplayaninc
4、reasinglyimportantroleinmanyfieldssuchasindustry,military,medicalandspaceexploration.Autonomousnavigation,asadistinctivefeatureandbasicfunctionofmobilerobots,hasbecomeahottopicinrecentyears.Autonomousnavigationofmobilerobotsmainlyincludesthreeproblems:(1)Mapping,therobotneedstosetthetargetandplanthe
5、pathinthemap.Howtocreateamapinanunknownenvironmentisthefirstproblemtosolvefortheautonomousnavigation.(2)Localization,themobilerobotmustfinditsownprecisepositionandorientationintheglobalcoordinatesystem.Thisisthepremiseofautonomousnavigation.(3)Pathplanning,aftersettingthetargetinthemap,therobotneeds
6、toplanashortestpaththatcanbesafelyandcollision-freetoreachthedestination.ThefirsttwooftheproblemscanbesolvedbySimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)technology.SimultaneousLocalizationandMappingisthecomputationalproblemofconstructingorupdatingamapofanunknownenvironmentwhilesimultaneouslykeepingtrac
7、koftherobotslocationwithinit.Forarelativelylong-termisolatedrobotdevelopmentandprogrammingenvironment,thispaperusesROSopensourcerobotoperatingsystemasasoftwareplatform,andusesTurtleBot3Burgermobilerobottobuildanindoorautonomousnavigationsystembasedonlasersensors.Thispaperhascompletedtheworkasfollows
8、:Firstly,theSimultaneousLocalizationandMappingisdiscussed,alsorelatedmaprepresentationmethodandlocalizationalgorithmsareintroduced.ThispaperbuildsamobilerobotmodelandtheSLAMsystemframeworkinROS,thenusesoccupancygridmapandMonteCarlolocalizationcompletethesimulation.Secondly,twosub-problemsofglobalpat
9、hplanningandlocalpathplanninginpathplanningarestudied.TheA*algorithmisusedtocompletetheglobalpathplanningandobtainthecollision-freeshortestpathbetweenthecurrentpositionandthetargetpoint.Whentherobotmovesalongtheglobalpath,theDWAalgorithmisusedtoperformlocalpathplanningtoachievereal-timeobstacleavoid
10、ance.Bycombiningthecostmap,thenavigationsimulationisfinallycompletedinROS.Finally,aSLAMandthenavigationsystemarebuiltintheROS.ByusingTurtleBot3mobilerobotequippedwitha360olasersensor,completedthemapconstruction,autonomouspositioning,pathplanning,andreal-timeobstacleavoidanceexperimentsinanactualindo
11、orenvironment.Thefeasibilityandreliabilityofthenavigationsystemareconfirmed.Keywords:mobilerobots,autonomousnavigation,SLAM,pathplanning,ROS.1.1.2 .2 .4.6 .7 .8 .8 .9 .9 .10 .11 .11 .12 .13 .16 .17 .17 .19.21.21 .22 .25 .26 .26 .28 .28 .28,j*Z右1*.1.1 课题研究背景及意义1.2 国内外研究现状1.2.1 国外研究现状1.2.2 国内研究现状1.3 机
12、器人操作系统ROS简介131机器人操作系统的发展1.3.2机器人操作系统主要特征.1.4 本文主要研究内容及组织结构第二章同时定位与地图构建2.1J力./2;.彳）/*1.1.1 卡尔曼滤波器1.1.2 蒙特卡罗定位2.3 SLAM在ROS中实现2.3.1 SLAM整体框架2.3.2 移动机器人模型2.3.3 ROS中模拟SLAM2.4 本章小结第三章路径规划3.1 A*全局路径规划算法3.2 DWA局部路径规划算法3.3 路径规划在ROS实现3.3.1 代价土也图3.3.2 ROS中模拟导航3.4 本章小结第四章基于RoS的室内激光导航实现4.1 室内导航实验平台4.2 基于ROS的室内激光
13、导航系统设4.2.1 ROS基本框架4.2.2 激光导航系统框架4.3 导航实验及结果分析.431室内导航环境介绍4.3.2实验过程与结果.4.4 本章小结第五章总结与展望5.1 工作总结5.2 工作展望30303033a* 35 错误!未定义书签。致谢第一章绪论1.1 课题研究背景及意义随着科技的不断进步和发展，融合机械工程、电子工程及人工智能等众多学科的移动机器人受到了越来越多的关注。在工业领域中，装备有自动引导装置的AGV无人搬运车极大的提高了物料搬运效率；家用的扫地机器人使地面始终保持干净整洁；农业生产中的果蔬采摘机器人和农药喷洒机器人在提高果蔬产量的同时减少了人力成本；医院中的护理机
14、器人可以实时监控患者的状态。此外，在军事、地质勘探、空间及深海探索等众多领域中，移动机器人都扮演了不可替代的角色。不同国家和科研组织对移动机器人的定义各不相同，但总得来说，移动机器人是一种可在一定范围移动的自动化装置。与工业机器人和其他类型的机器人相比，可移动性无疑是移动机器人最具鲜明的特征。移动机器人在工作中往往要从一个地点平稳快速地移动到另一个地点，这就要求机器人具有最基本的自主导航能力。1994年，Leonard和DUrrandt阐述了机器人自主导航的三个关键问题：“我在哪”,“我要去哪以及“我怎样到达“。第一个问题本质上是移动机器人自主定位问题，要求移动机器人要在参考系中找到自己的位置
15、和方向，是自主导航的基础。第二个问题确定了机器人的导航目标，通常由操作人员指出。第三个是路径规划问题，将目标在已知地图上标定后，机器人将自动规划合理的路径，确保安全无碰撞地到达目的地。由上述三个问题可以看出，机器人自身定位及完整的地图信息是导航的必要条件。在上世纪移动机器人导航研究的初始阶段，定位与地图构建这两个问题通常被分开讨论。一种情况是在机器人的精确位置和姿态已知条件下，通过外部传感器获取周围环境信息进行地图构建。另一种情况则是先将已知地图录入机器人，机器人利用环境信息不断校正自身姿态最终实现精确定位。但是，大多数实际使用场景无法满足前两种情况，陌生的环境下的机器人事先并不知道自身方位，也无法获直接获取完整的地图信息。与先有鸡还是先有蛋的问题相似，机器人定位与地图构建是两个互相依赖的进程。为此，同时定位与地图构建(SimUltaneOUSLocalizationandMapping,SLAM)的技术被很多学者认为是导航技术的关键。SLAM可以描述为机器人在未
