面向通道避障的mecanum轮式机器人路径规划设计与实现

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1、面向通道避障的Mecanum轮式机器人路径规划设计与实现重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：杜道轶指导教师：廖孝勇讲师兼职导师：唐毅教授级高级工程师学位类别：工程硕士（控制工程领域）重庆大学自动化学院二O一六年五月DesignandImplementationofPathPlanningforMecanumWheelRobotInNarrowPassageAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfor

2、ProfessionalDegreeByDuDaoyiSupervisedbyLectureLiaoXiaoyongPluralisticSupervisedbyPETangYiSpecialty:ME(ControlEngineeringField)CollegeofAutomationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2016中文摘要摘要移动机器人的避障路径规划是机器人领域中的关键内容。实际的工业现场存在狭窄的通道，当通道内障碍物分布情况未知且边缘非结构化时，往

3、往造成机器人无法通过，因此针对性的研究机器人在该场景下的路径规划问题十分必要。现有的路径规划方法主要针对于开阔空间，对于空间相对狭窄的通道场景的适用性较低。因此，研究通道内机器人避障路径规划方法，提高其在该场景下的通过率及通过效率，具有重要的学术意义和应用价值。论文针对上述机器人在狭窄通道内通过率及通过效率较低的问题，从激光雷达输出距离数据及反射强度数据入手，给出了激光雷达动态误差修正方法，提出了考虑激光雷达反射强度信息的数据分割聚类算法。进而通过引入局部目标点及虚拟引力，建立了改进型的人工势场法模型并结合通道

4、的典型场景及Mecanum轮式机器人的运动学模型对路径进行优化。最后完成了Mecanum轮机器人在通道内的避障路径规划系统的设计。主要的研究内容包括：①激光雷达运动状态下的测量误差修正方法。论文通过对激光雷达运动状态下检测误差特点的分析，建立了误差数据与机器人位姿的关系模型，进而提出了一种激光雷达数据的动态修正方法，实现误差数据的补偿。最后通过实验表明，该方法提高了激光雷达环境检测的准确性，为后续环境数据的聚类奠定了基础。②考虑环境反射强度信息的环境数据的分割聚类方法。针对传统的二维激光雷达数据聚类算法准确率不

5、高的问题，论文通过对不同介质在激光雷达反射强度信息上呈现的差异性分析，构建了融合反射强度信息的非平面环境数据模型，进而提出一种基于非平面ABD算法的激光雷达数据分割聚类方法。最后与传统算法进行对比实验，结果表明该方法能在实时性与准确性上均优于传统算法。③基于改进型人工势场法的避障路径规划方法。针对人工势场法存在局部最小值的问题，论文首先在环境数据中选取局部目标点，然后将机器人预计到达全局目标点的时间引入到人工势场法的引力模型中，从而提出基于时间虚拟驱动力的人工势场法模型。基于此，结合Mecanum轮式机器人运动

6、学特性，对改进型人工势场法得到的路径进行优化。最后通过对比实验表明，改进后的方法克服了人工势场法的缺陷，提高了通道场景下机器人的通过率及通过效率。最后，综合上述研究成果，对Mecanum轮式机器人通道内避障行进系统进行了设计与实现。应用效果表明，本文设计的避障行进系统在狭窄的通道内能够精准的获取障碍物位置，并安全的完成起点位置到终点位置的避障行进。关键词：通道场景，避障路径规划，激光雷达，人工势场法，反射强度I英文摘要ABSTRACTMobilerobotpathplanningistheimportantre

7、searchdirectioninthefieldofrobot.Whentherobotusedinspace-constrainedpassage,duetotheirregularedgesofthepassage,andthereareoftenobstaclesinthepassage,thereforeitoftenappearsthesituationofthelowpassrateandneedsthepathplanning.However,theexistingmethodsofpathpl

8、anningareoftenfailedwhichareusedinthenarrowpassage,andthereasonisthattherobotneedslargerspacewhenitencountersobstacles.Therefore,thestudyofrobotpathplanningatthissceneimprovesthepassrateandeffic