基于勢(shì)場(chǎng)和Kinect的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航研究.pdf

1、智能移動(dòng)機(jī)器人（在本論文的后續(xù)簡(jiǎn)稱移動(dòng)機(jī)器人）是一類能夠通過感知環(huán)境，實(shí)現(xiàn)在環(huán)境中運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人系統(tǒng)。移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航問題對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人十分重要，其研究?jī)?nèi)容是在具有障礙物的環(huán)境內(nèi)，移動(dòng)機(jī)器人按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)從起始位置到設(shè)定的目標(biāo)位置的無碰撞運(yùn)動(dòng)。移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的一個(gè)重要任務(wù)就是路徑規(guī)劃：尋找到開始點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)之間的可行路徑。
　　環(huán)境感知?jiǎng)t是移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)。機(jī)器人可以通過機(jī)器人視覺來捕獲周圍環(huán)境信息。Kine

2、ct由于其價(jià)格低廉，能提供豐富的2D或者3D信息，從而被廣泛的應(yīng)用于機(jī)器人，成為機(jī)器人的眼睛。
　　本文采用Kinect獲知環(huán)境信息，結(jié)合Kinect捕獲得到的深度圖和3D點(diǎn)云圖，對(duì)深度圖進(jìn)行修復(fù)，從而獲得當(dāng)前環(huán)境的距離信息。再根據(jù)距離信息，建立當(dāng)前環(huán)境的勢(shì)場(chǎng)，利用路徑規(guī)劃技術(shù)中的勢(shì)場(chǎng)法，完成機(jī)器人的路徑規(guī)劃。
　　論文的主要工作及貢獻(xiàn)包括:
　　(一)提出了一種新的路徑規(guī)劃算法。首先分析了路徑規(guī)劃的各種技術(shù)，特別是基

3、于勢(shì)場(chǎng)法的路徑規(guī)劃技術(shù)。針對(duì)傳統(tǒng)的勢(shì)場(chǎng)法存在局部極小值、目標(biāo)可能不可達(dá)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃能力不足等缺陷，創(chuàng)新地提出了一種新的方法—“陰影”勢(shì)場(chǎng)法，該方法克服了局部極值、目標(biāo)可能不可達(dá)等問題，并且可以拓展到動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，使機(jī)器人能夠參考目標(biāo)的避障行為，盡可能地靠近目標(biāo)進(jìn)行有效避障，特別適用于伴隨機(jī)器人的導(dǎo)航。MATLAB的仿真結(jié)果驗(yàn)證了該新型算法的有效性。
　　(二)創(chuàng)新的引入點(diǎn)云作為引導(dǎo)信息，結(jié)合雙邊濾波，快速高效地對(duì)深度圖進(jìn)行修復(fù)。首先介紹

4、了Kinect以及其對(duì)深度圖和3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的捕獲原理，然后分析了深度圖信息缺失的原因，并研究了當(dāng)前修復(fù)深度圖的各種算法。本論文創(chuàng)新地提出將3D點(diǎn)云作為引導(dǎo)信息，利用其三維空間關(guān)系以及基于 Kd-tree的高效搜索方式，結(jié)合環(huán)境中的平面提取以及雙邊濾波，修復(fù)平面區(qū)域出現(xiàn)的深度空洞。Visual Studio、OpenCV、OpenNI、PCL的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　(三)設(shè)計(jì)了基于Kinect的伴隨機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的整體