文档介绍：分类号;学校代号,11845
UDC密级学号,2111003022
广东工业大学硕士学位论文
工学硕士
基于多传感器信息融合的家用移动机器人
SLAM系统的研究
黄先伟
指导教师姓名、职称,童怀教摒
企业导师姓名、职称,陈德艳高级工程师
专业或领域名称;电力电子与电力传动
学生所属学院信息工程学院
论文答辩日期2013年5月31日
稳胺
ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityof
TechnologyfortheDegreeofMasterofEngineeringScience
ResearchofDomesticMobileRobotSLAMSystem
BasedonMutisensorFusion
MasterCandidateHuangXianwei
May2013
SchoolofIntormationEngineerng
GuangdongDniversityofTechnology
GuangzhouGusngdongRRChina510006
标
摘要
移动机器人技术融合了运动控制、图像处理、信息螨合、路征规划、无线通信
等技术,其中,SimultaneousLocalizationandMappig同时定位与地图创建,简称
SLAMJ技术是实现机器人自主导航的关键,多传意器信息阿合的移动机器人导航系
统可以协调应用多个传感霸信息解决机器人遇障系统的非线性和不确定性问题,对
、CCD
视觉传感器所采集的环境信息,采用基于扩展卡尔奎渣波的多传感器信息融合算法,
结司驱动电机自带的光电编码器,
性能的S3C6410ARMI处理器作为核心代普了PC机限低了功耗和成本,增强了史
移动性,实际情况比较令人满意。本文的主要工作与取得的研宁成果体现在如下方
面,
1介细了国肌外移动机警人导航研究状况和成果比转了两种主流SLAM算法
2研制了一种基于ARMI为硬伟基础的多传感器螂合系统。该系统由ARM
拉制6个超声传感器#完成测距信息的处理,采集图像并进行了图像处理
3,完成了包括inx系统移松英开发了基于堵入式Linx的应用软伟设计
4塔后,对本文采用的EKFSLAM算法进行了Matiab下的仿真和实验分析
仿真和实验表明,该系统史以在偃入式Linax系统下实现多传感器信息鸳合、
遇障算法和路彼规划。实现了移动机器人的实时性好、精确度高和鲁椎性强的道障
和导航功能。能够完成移动机器人在家用环境下的自主导航和设动控制,具有软高
的可靠性积实用性
关键守移动机器人、SLAM、多传感咤隙合、ARM、嵌入式Linux
厂木东文
Abstract
Mebilemobottechnologycombinesthetechnologyofmetioncontolimage
proeessing,sensorfosion,pathplenning,andwielesscommunicationsSLAM
SimulaneousLocalizationandMappingternology日thekeytowardsbuilding
attonomousobotsMulisensorinfornationftsionformobilembotnavigationsystem
cancoondinatemultplesensorstosolyetheproblemofnonlincaritesanduncertaintes
讨robotobstacleavoidaneesystemthusiofgreatSignifieaneetoimprovetherobot
navigationaecturaey,ThroughtheenvironmentalinformationcollectedytheCCD
isionsensoranddltrsonicsersorsthispaperschievedbuildingarealtimemobile
robotwithhighaccuraeyandIobustnessofbslacleayoidanceandnavigationThis
PapereesahighperformaneeS3C6410ARMIIprocessorasthecoreardwarepart
insteadoftraditionalPC,whichsavespowerconsumptonandcostenancestbe
mobiiibitheaetualperformaneeofthesyslemsquitesatisfi