机器人导航毕业论文【仿真】_仿真机器人导航中的问题

一、核心思路

利用多个传感器的协同作用，机器人可以收集各种数据，并将其转化为具有独立思考、行动和决策能力的智能特征。单个传感器只能识别简单的信息内容，而多种传感器可以提供更多的信息，使机器人具有更强的智能能力。通过多传感器技术，移动机器人可以自动检测周围环境，独立避开障碍物，完成预定任务，具有非常好的应用市场和对提高生产和服务效率的高度追求。机器人导航可以利用多传感器技术，将人类智能转化为机器人导航信息，从而提高机器人的导航精度和自动化水平。该技术不仅能提供更多的导航信息，还能有效提高机器人的性能和效率。可以增强机器人的环境感知能力，使其能够更准确地识别周围环境，从而更好地完成各种复杂的任务，同时也能更好地识别潜在的危险。随着多传感器信息技术的快速发展，移动机器人的避障决策能力得到了显著提高，产生了重大影响。移动机器人可以根据周围环境的变化做出相应的避障决策，使外界干扰最小化，达到最佳的任务完成效果。

SLAM 技术是一种高度灵活的工具，可以让机器人等智能系统实现自我控制和运动，并具有精确定位的功能。还可以提供完整的环境地图，使其更好地适应复杂的环境。目前， SLAM 技术已经发展出多种应用，包括利用激光雷达实现自动定位的激光 SLAM，以及利用视觉传感器实现自动定位[15]的视觉 SLAM。随着技术的发展，视觉 SLAM 不再局限于传统的滤波理论，而是利用摄像机采集到的丰富多样的纹理信息，具有出色的场景识别能力。但由于其复杂的非线性特性和较高的计算成本，该技术的应用仍面临一定的挑战。许多可视化SLAM 算法仍存在计算量大、精度低、易受外界影响等问题。激光 SLAM 技术可以将激光传感器采集到的点云信息与里程表数据相结合，生成精确的环境地图，具有计算量少、实时性高、成本低等特点。因此，激光雷达的应用也越来越广泛。从家用扫地机器人到商用服务机器人，再到无人驾驶，激光雷达都能发挥最大的作用，从而满足各种应用的要求。激光 SLAM 技术有很多应用，一种应用于家用清洁工具和商业应用，另一种应用于无人驾驶。然而，由于激光雷达数据量有限，在类似情况下容易出现信息不准确的情况，这将影响地理信息系统。本文将重点研究激光 SLAM 技术，通过改进现有算法提高其性能。

通过利用 FastSLAM 算法，结合基于采样的 DWA，机器人可以根据已有的静态地图信息，规划出一条全局最优路径，以解决其面临的障碍。这种方法可以有效提高机器人的导航能力，同时也可以更好地满足其实际应用的需求。

通过对 ROS 系统的深入分析，我们建立了一个移动机器人平台，并对其软硬件结构进行了详细的验证。我们使用这个平台构建地图环境，并使用移动机器人进行导航任务，经过多次实验验证，我们发现该算法既有效又可靠。

二、算法与仿真过程

硬件组成

机器人导航算法是一种用于指导机器人在环境中移动和定位的算法。它通过分析环境的地图和传感器数据，确定机器人的当前位置，并计算出最佳的移动路径。导航算法通常包括路径规划、障碍物避障和定位等模块。

路径规划是导航算法的核心部分，它根据机器人的起始位置和目标位置，计算出一条最优的路径。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。这些算法考虑了环境中的障碍物和机器人的运动能力，以找到一条安全、高效的路径。

障碍物避障是导航算法中的另一个重要模块。它通过分析传感器数据，检测环境中的障碍物，并采取相应的避障策略。常用的障碍物避障算法包括基于规则的方法、基于感知的方法和基于学习的方法等。

定位是机器人导航中的关键问题，它确定机器人在环境中的准确位置。常用的定位方法包括里程计定位、惯性导航定位和视觉定位等。这些方法利用传感器数据和地图信息，估计机器人的位置，并进行修正和校正。

栅格地图

导航框架

通过利用机器人的定位技术和二维激光技术，可以实现对环境的精确识别，并且可以根据已有的路径和激光信息，创建出具有可视化的、精确的地图，从而为机器人的定位和地图构建提供可靠的依据。利用 FAST-SLAM 和 RBPF 技术，我们可以有效地将里程计和 IMU 数据融合，从而极大地提升机器人的运动模型的准确性。为了解决 RBPF-SLAM 中粒子滤波的困难，我们采取了一系列措施，以减小粒子耗散，并且降低算法的计算量，从而获得更加准确的先验地图。

当移动机器人获得准确的先验地图时，它们的主要挑战就是如何在已有的环境中实现最佳的导航。因此，本文的研究旨在探索如何从已有的环境地图中提取出最佳的路径，以实现机器人的导航任务。通过采用 Informed RRT*算法，我们可以从机器人的初始位置和目标位置之间确定一条最佳的路径，以避免它们在静态地图上遇到的障碍。此外，我们还可以利用DWA 来实现局部路径的优化，从而达到最佳的移动效果。通过将全局和局部路径有机结合，我们可以实现机器人的导航功能。

界面

算法框图

while g<Gmax
    x_near=[];                     %邻域解
    w=w*0.998;
    for i=1:Ca
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%产生邻域解%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        x_temp=xnow(g).key;
        x1=x_temp(1);
        x2=x_temp(2);
        x_near(i,1)=x1+(2*rand-1)*w*(xu-xl);
           %%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
           %%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界吸收%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        if x_near(i,1)<xl
            x_near(i,1)=xl;
        end
        if x_near(i,1)>xu
            x_near(i,1)=xu;
        end
        x_near(i,2)=x2+(2*rand-1)*w*(xu-xl);
           %%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
           %%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界吸收%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        if x_near(i,2)<xl
            x_near(i,2)=xl;
        end
        if x_near(i,2)>xu
            x_near(i,2)=xu;
        end
        %%%%%%%%%%%%%%计算邻域解点的函数值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        fitvalue_near(i)=func2(x_near(i,:)); 
    end
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%最优邻域解为候选解%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    temp=find(fitvalue_near==max(fitvalue_near));
    candidate(g).key=x_near(temp,:);
    candidate(g).value=func2(candidate(g).key);
    %%%%%%%%%%%%%%候选解和当前解的评价函数差%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    delta1=candidate(g).value-xnow(g).value; 
    %%%%%%%%%%%%%%候选解和目前最优解的评价函数差%%%%%%%%%%%%%%%
    delta2=candidate(g).value-bestsofar.value;    
    %%%%%候选解并没有改进解，把候选解赋给下一次迭代的当前解%%%%%%
    if delta1<=0   
        xnow(g+1).key=candidate(g).key;
        xnow(g+1).value=func2(xnow(g).key);
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%更新禁忌表%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        tabu=[tabu;xnow(g+1).key];
        if size(tabu,1)>L  
            tabu(1,:)=[];
        end

博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，项目与课题经验交流。个人博客：kelaboshi.com。