服务机器人定位导航技术研究及应用

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1、申请东南大学工学博士学位论文与人共存环境下服务机器人定位导航技术研究及应用博士研究生：指导老师：专业名称：研究方向：钱垫．戴先中教授、马旭东教授控制理论与控制工程智能移动机器人●东南大学自动化学院2010年1月鹭鬟1．．，j，宴掣。：，j一，．．m■净，～，．．，、、．SERVICEROBOTLOCALIZATIONANDNAVIGATION【NHUMAN—ROBOTCOEXITINGENⅥRONMENTANDITSAPPLICATIONSADissertationSubmittedtoSoutheastUniVersi够FortheAcadem

2、icDegreeofDoctorofEngineeringBYQIANKunSupervisedbyProfessorDAIXian—zhongandProfessorMAXu—dongchoolofAutomationSoutheastUniVersityJan201O东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的料。与我一同工作的同志对本研究所

3、做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。研究生签名：垒堇垄日期：!型东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：生茎垄导师签名：日期：竺!兰!!客摘要摘要与人共存环境下服务机器人定位导航技术研究及应用研究生：钱垫导师：戴先中教授马旭东

4、教授学校名称：东南大学服务型移动机器人实现与人和谐共处的导航及服务，既需要提高机器人在入的未知运动干扰情况下定位导航方法的准确性和可靠性，义需要赋予导航行为对人的自然友好性；而机器人本体对人和外界环境有限的感知能力制约了其导航与服务性能的提升。论文针对人机共存的半结构化动态室内环境，深入研究了借助分布式感知的轮式移动机器人高性能定位和对人安全友好导航控制等方法和关键技术，实现了家庭智能环境下的服务机器人典型应用系统。论文首先针对机器人与全局监控摄像机组成的分布式视觉系统，提出了基于视觉特征的目标人快速检测与实时跟踪方法。将图像中人的轮廓特征用多尺

5、度一多形状方向梯度直方图表达，采用机器学习法训练级联分类器实现人的快速检测，继而提取目标人的表观混合统计特征作为相似度量，采用自适应粒子滤波器对其连续地跟踪。算法对光照变化、背景混杂及人姿态变化等干扰具有一定鲁棒性，并降低了计算复杂度。将其用于服务环境下运动目标人的自动检测跟踪，实验验证了较高的准确率和实时性。为增强复杂动态室内环境下移动机器人自主定位导航的可靠性，提出了具有较高鲁棒性的扩展重采样MonteCarlo定位算法(ER．MCL)，提高了环境部分变化和机器人被绑架两类未建模动态事件下的机器人全局定位鲁棒性；提出了改进的安全避碰导航控制算

6、法，有效解决了对人和障碍物的快速平滑避碰。ER．MCL算法根据样本分布信息熵分析、过收敛检测与均匀性检测过程，选择适时引入新的马尔可夫链MonteCarlo(McMc)重采样策略，克服了有效观测减少时粒子滤波器普遍存在的样本贫乏缺点。导航算法利用人的检测和机器人自定位结果，结合栅格全局路径规划与改进的平滑ND避障算法实现避碰导航。实验验证了在动态拥挤环境下机器人自主定位导航的高精度与鲁棒性。针对人机共处运动情况下基于地图的同时机器人定位与人位置跟踪问题(sLAP)，提出了分布式感知协作的Rao．Blackwellized粒子滤波方法(RBPF)，

7、在机器人车载传感器自身位姿未知情况下实现了精确的人一机全局位置联合估计，增强了机器人定位的抗动态干扰能力。算法将联合概率密度函数进行分解以降低计算复杂度，在感知更新过程中融合机器人激光测距与全局视觉两种异质观测以加快迭代收敛，并采用unscented卡尔曼滤波器(uKF)进行人的条件位置跟踪以提高精度。实验验证了该方法比条件粒子滤波算法(cPF)提高了计算效率，比单传感器的SLAP方法则加速了全局不确定性收敛过程。为赋予机器人导航行为对人的自然友好特性，提出了以预测人运动趋势的主动避让礼节为核心的机器人友好导航机制与实现方法，改善了机器人与人和谐

8、共处的导航性能。机器人礼让导航方法将室内人的运动模式识别与运动估计相结合，预测人机相遇冲突情况，采用部分可观的马尔可夫决策过程(PoMD