文档介绍：研究生签名:—皿刎年弓月刁日趋主训年;月刁日声学位论文使用授权声明明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送已在论文中作了明确的说明。交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。研究生签名:
摘要关键词:智能移动机器人,地图模型,语义信息,激光雷达,聚类算法,特征提取,环境建模和自主导航是机器人研究的两个重要课题。智能移动机器人已经开始在未知环境探索、综合救援、军事侦察、物件派送、测量测绘以及家庭服务等领域逐步应用,随着机器人智能水平提高和制造工艺的进步,智能移动机器人将在民用和军事领域展现出令人无法估量的应用前景。移动机器人各种功能实现的前题是环境建模。目前通常把机器人所在的环境分为三种Ⅲ:未知环境、已知环境和部分已知环境,而环境表示通常只包括空间信息,然而在机器人向着高自主性和高智能方向发展时,更深层次知识的获取变得可能,而这些知识将更加有利于机器人的各种操作己胶投ㄎ。在本文中,地图模型将着重于语义知识的表示,这能够帮助机器人进行更复杂的任务规划。首先定义一个特定类型的语义映射,在此基础上讨论用拓扑图表示环境模型,然后利用各种传感器获得环境信息,通过特征提取,得到环境语义描述,最后利用建立的环境模型实现机器人的导航任务。导航的目标是机器人选择一条从出发点到目标点的运动路径,使机器人在运动过程中能安全的无碰撞的绕过遇到的所有障碍物,并能尽可能的满足某些优化指标,如时间最短或能耗最低等。结合智能移动机器人环境地图描述和导航的各个问题,本文主要在如下几个方面作了研究:首先讨论了一种地图表示方法。讨论如何用目前较前沿的语义地图描述环境,实现了用拓扑图的形式描述语义信息,定义了拓扑节点和边的意义,研究了拓扑图的存储方式。接着讨论了一种雷达数据处理算法,对得到的激光雷达数据进行聚类分析,研究如何通过激光雷达传感器提取简单的语义信息,如墙体,转角,路面特征,路口属性等。最后基于环境模型和激光雷达的特征提取讨论导航算法的设计。提出一种基于电子罗盘的机器人导航算法,研究了如何用激光雷达实现壁障,围绕着工程中由于定位误差导致的震荡控制和路口识别不准的问题,讨论如何利用扩展卡尔曼滤波算法提高定位精度,并提出了一种快速组合定位算法,讨论了利用图す饫状锵嘟岷系穆口识别算法。自主导航硕士论文智能移动机器人地
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