毕业论文--移动机器人导航算法的设计与实现

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1、湖南大学毕业设计(论文)HUNANUNIVERSITY毕业设计(论文)设计论文题目：移动机器人导航算法的设计与实现学生姓名：学生学号：专业班级：自动化1101学院名称：电气与信息工程学院指导老师：学院院长：2015年5月12日湖南大学毕业设计(论文)摘要随着科学技术的飞速发展，机器人技术也是日新月异，现如今，机器人在我们生活、生产中扮演着越来越重要的角色。移动机器人需要解决的三个关键问题是：①.WhereamI？②.WhereamIgoing？③.HowshoudIgetthere？第一个是机器人定位问题，第二、三个是有关机器人路径规

2、划问题。移动机器人分为室内环境和室外环境移动机器人，本文假定的实验环境是陌生平坦的室内环境，机器人能够实现自主定位和地图创建。本课题主要研究了四轮式机器人在室内环境下，通过激光测距仪对室内周围障碍物距离的测量，从而反映出障碍物的分布状况。以激光测距仪作为外式传感器，陀螺仪、编码器作为内式传感器，通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法将二者的信息进行融合、相互修正，从而实现机器人的定位。相比之下，仅运用内式传感器的机器人定位存在较为严重的误差积分的问题，而EKFSLAM较好的解决了此问题。为了与EKFSLAM性能进行对比，本文还研究了基于粒

3、子滤波器的FastSLAM1.0算法。经过对比，二者均有各自的优缺点。最后，对全文进行了总结，并且展望了进一步的研究方向。关键词：同时定位与地图创建、移动机器人、卡尔曼滤波、FastSLAM、粒子滤波。湖南大学毕业设计(论文)AbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechology,robotisalsochangingwitheachpassingday.Now,robotsplaysanincreasinglyimportantroleinourdailylifeandproduct

4、ion.Thereare3keyproblemsshouldbementioned:①.WhereamI?②.whereamIgoing?③.HowshouldIgetthere？Thefirstproblemisaboutrobotlocation.Thesecondandthirdproblemsareaboutrobotpathplaning.Therobotisdividedintoindoorenvironmentandoutdoorenvironmentmobilerobot.weassumethatTheexperime

5、ntalenvironmentisastrangeandflatindoorenvironment.Therobotcanrealizetheautonomouslocalizationandmapcreation.Thisthesismainlystudiestheindoorencironmentrobot.Robotcangetthedistributionofobstablesbyusingthelaserfinderassensor,gyroscope,encoderasthesensor,byextendedKalmanf

6、ilter(EKF)algorithmofthetwoinformationfusion,mutualcorrection,soastorealizetherobotpositioning. Incontrast,therobotlocalizationusingonlyinternalsensorhastheproblemofseriouserrorintegration,andSLAMEKFcansolvethisproblem.InordertocomparewiththeperformanceofSLAMEKF,theFast

7、SLAM1.0algorithmbasedontheparticlefilterisalsostudied.. Aftercomparison,thetwohavetheirownadvantagesanddisadvantages.Finally,thefulltextissummarized,andfurtherresearchdirectionsareprospected.KeyWords:SLAM;mobilerobot;Karmanfilrer;Particlefilter;FastSLAM湖南大学毕业设计(论文)目录1绪论

8、...................................11.1项目背景及目的11.2国内外研究状况11.2.1移动机器人定位现状........11.2.2移动机器人地图创建现状21.2.3SLAM算法研