面向通道避障的Mecanum輪式機器人路徑規(guī)劃設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、移動機器人的避障路徑規(guī)劃是機器人領(lǐng)域中的關(guān)鍵內(nèi)容。實際的工業(yè)現(xiàn)場存在狹窄的通道，當(dāng)通道內(nèi)障礙物分布情況未知且邊緣非結(jié)構(gòu)化時，往往造成機器人無法通過，因此針對性的研究機器人在該場景下的路徑規(guī)劃問題十分必要?，F(xiàn)有的路徑規(guī)劃方法主要針對于開闊空間，對于空間相對狹窄的通道場景的適用性較低。因此，研究通道內(nèi)機器人避障路徑規(guī)劃方法，提高其在該場景下的通過率及通過效率，具有重要的學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價值。
　　論文針對上述機器人在狹窄通道內(nèi)通過率及通

2、過效率較低的問題，從激光雷達(dá)輸出距離數(shù)據(jù)及反射強度數(shù)據(jù)入手，給出了激光雷達(dá)動態(tài)誤差修正方法，提出了考慮激光雷達(dá)反射強度信息的數(shù)據(jù)分割聚類算法。進(jìn)而通過引入局部目標(biāo)點及虛擬引力，建立了改進(jìn)型的人工勢場法模型并結(jié)合通道的典型場景及Mecanum輪式機器人的運動學(xué)模型對路徑進(jìn)行優(yōu)化。最后完成了Mecanum輪機器人在通道內(nèi)的避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計。主要的研究內(nèi)容包括：
　?、偌す饫走_(dá)運動狀態(tài)下的測量誤差修正方法。論文通過對激光雷達(dá)運動狀

3、態(tài)下檢測誤差特點的分析，建立了誤差數(shù)據(jù)與機器人位姿的關(guān)系模型，進(jìn)而提出了一種激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的動態(tài)修正方法，實現(xiàn)誤差數(shù)據(jù)的補償。最后通過實驗表明，該方法提高了激光雷達(dá)環(huán)境檢測的準(zhǔn)確性，為后續(xù)環(huán)境數(shù)據(jù)的聚類奠定了基礎(chǔ)。
　?、诳紤]環(huán)境反射強度信息的環(huán)境數(shù)據(jù)的分割聚類方法。針對傳統(tǒng)的二維激光雷達(dá)數(shù)據(jù)聚類算法準(zhǔn)確率不高的問題，論文通過對不同介質(zhì)在激光雷達(dá)反射強度信息上呈現(xiàn)的差異性分析，構(gòu)建了融合反射強度信息的非平面環(huán)境數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而提出一種

4、基于非平面ABD算法的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分割聚類方法。最后與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對比實驗，結(jié)果表明該方法能在實時性與準(zhǔn)確性上均優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
　?、刍诟倪M(jìn)型人工勢場法的避障路徑規(guī)劃方法。針對人工勢場法存在局部最小值的問題，論文首先在環(huán)境數(shù)據(jù)中選取局部目標(biāo)點，然后將機器人預(yù)計到達(dá)全局目標(biāo)點的時間引入到人工勢場法的引力模型中，從而提出基于時間虛擬驅(qū)動力的人工勢場法模型。基于此，結(jié)合Mecanum輪式機器人運動學(xué)特性，對改進(jìn)型人工勢場法得到的路徑進(jìn)