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舻麴久签名:、黝人怅鲜日期:州∥独创性声明关于论文使用和授权的说明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签导师签名:
摘要西南科技大学硕士研究生学位论文第自主避障需要机器人本体、感知单元、智能算法等多方面综合协调,是衡量移动智能机器人智能化程度的关键指标,在机器人应用技术日益满足各种实际需求的过程中,自主避障得到了国内外学者的广泛关注。本课题以移动智能机器人自主避障的理论分析及其较高的性价比实现为重点,开展了理论与实践紧密结合的研究与产品开发工作。分析了移动智能机器人系统的体系结构,构建了机器人控制系统结构,对机器人进行了建模和运动学分析,基于优化的混合范式构建了移动机器人决策系统。以硬件系统的低成本、可靠实现为目标,根据不同传感器的优缺点,选用多超声波传感器和双目立体视觉摄像机来共同检测移动机器人前进方向上的障碍物信息。提出对超声波信号进行唯一编码的方法来解决传统多超声波传感系统出现的串扰问题。采用改进的算法对多超声波传感信息进行融合,然后利用甋证据方法对融合后的超声波信息和视觉信息进行融合得到障碍物的分布信息。采用改进的人工势场法作为移动机器人的避障控制算法,提出采用增加虚拟目标点的方法来解决机器人在避障过程中出现局部极小值点问题,引入障碍物相对于机器人的速度来修改斥力势函数实现机器人动态避障,并对算法进行了仿真,仿真结果证明了算法的正确性。实物测试证明了本文所构建的移动机器人避障传感系统和所选用的避障控制算法的有效性。关键词:移动机器人自主避障人工势场法多传感器信息融合动态避障
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目录系统总体结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯贫魅吮苷舷低场髀邸选题背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.移动智能机器人自主避障的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⒄骨魇啤多传感器信息融合研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题来源及主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..魅讼低场机器人本体结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.机器人运动学分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯机器人决策系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..避障传感器概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯避障系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于超声波传感器的障碍物检测原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ú.ùú饩嘀械挠τ谩基于视觉的障碍物检测原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...谑硬畹牧⑻⑻⌒汀西南科技大学硕士研究生学位论文第
本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯啻ǜ衅餍畔⑷诤霞际酢信息融合方法和融合模式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于算法的多超声波传感器信息融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯.超声波模型和更新规则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..に俾仕阕印—理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯置信函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.组合规则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯低撤抡婕笆迪帧改进人工势场法在机器人避障中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..橙斯な瞥》〉》⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..ú⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.多传感器系统与信息融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..慕腍惴ā基于砺鄣氖泳鹾统ùǜ行畔⑷⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.攻读学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文及研究成果⋯⋯.西南科技大学硕士研究生学位论文第Ⅳ页结致.
绪论选题背景及意义西南科技大学硕士研究生学位论文第移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统⋯。移动机器人的研究始于世纪年代,以斯坦福研究院淖灾饕贫魅薙1曛荆渲饕D勘晔茄芯吭复杂环境下机器人系统的实时控制问题