基于传感器信息的移动机器人导航与控制研究

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1、摘要移动机器人要实现在未知和不确定环境下自主的工作，应具有感受作业环境和规划自身动作的能力。为此，必须提高移动机器人对当前环境的快速感知、理解和识别能力以及导航功能。本文针对未知环境下基于传感器信息的移动机器人导航与控制问题开展研究。本文首先综述了国内外移动机器人的研究概况、研究背景，对多传感器信息融合、机器人路径规划和跟踪控制技术的研究进展、研究方法进行了综述，介绍了本文的选题背景、主要研究内容和研究意义。其次，针对我们开发研痞8的移动机器人CASIA—I，提出适用于信息融合的基于多DSP系统的分布式多传感器信息融合体系结构，并分析了基于DSP处理的超声、红外传感阵列数

2、据采集系统的软硬件设计。第三，研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题，将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法。将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息：在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航。第四，将CCD的视觉信息与超声传感器阵列采集的信息进行融合，提出一种新的融合方法，实现机器人对环境中物体的准确描述。根据CCD，提出采用边缘检测和摄像机标定的方法获取物体与地面相交豹边缘的几何表达式；对超声传感阵列采集

3、的数据，依据三角测量方法获取物体边缘顶点的坐标，进一步计算得到物体边缘的几何表达式。最后将两种传感器获得的关于同一物体边缘的几何表达式进行融合，得到对环境中物体更准确和更可靠的描述。第五，研究了移动机器人的全局轨迹跟踪问题。首先针对CASIA—I，推导了其运动学模型和跟踪模型。然后采用变结构控制方法对移动机器人的轨迹跟踪问题进行研究，非线性系统变结构控制器设计的关键之一是寻求切换函数使得滑动模态渐近稳定，本文提出利用后退(backstepping)方法的思想，设计变结构控制的切换函数，并由此构造了具有全局渐近稳定性的滑模跟踪控制器。最后，总结了本文所取得的研究成果，并指出

4、了需要进一步研究的工作。关键词：移动机器入；导航与控制；多传感器信息融合；轨迹跟踪AbstractTo"WOrkinunk_qownoruncertainenvironment，mobilerobotsshouldbeabletOsensetheenvironmentandplantheiractions．So，itisessentialtOenchancetheabilityofenvironmentperception，environmentunderstanding，environmentrecognitionandnavigationofmobilerobots．

5、ThisthesisfocusesontheproblemsofnavigationandcontrolofmobilerobotbasedOnsensors’informationinunknownenvironment．Firstly,thehistoricalcontextofmobilerobotisintroduced．Theresearchdevelopmentandmainresearchdirectionsofmulti·sensorinformationfusion，pathplanning，andtrackingcontrolarereviewed．T

6、hebackgroundandstructureofthisthesisarealsointroduced．Secondly，formobilerobotCASIA—1whichiSdesignedbyUS，adistributedarchitecturebasedonmultiDSPssystemformulti—sensorinformationfusionisproposed、ThehardwareandsoftwaredesignofdatacollectionsystemofsonarandinfraredsensorsusingDSPisalsoanalyze

7、d．Thirdly,real—timenavigationofmobilerobotingloballyunknownenvironmentisstudied，Anewmethodformobilerobot’Snavigationisproposedbycombiningdescribingenvironmentbasedongridsandpathplanningbasedonrollingwindows．TheenvironmentinformationdetectedbysonariSrepresentedinthef