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FastSLAM2.0控制算法与PGR导航法则结合应用的可行性研究

王友胜  
【摘要】: 随着科学技术的不断进步,机器人产业得到了迅猛的发展。我们生活中的各个领域都出现了机器人的身影。在各种机器人的研究中,移动机器人是近年来的一个研究热点。智能移动机器人是在未知的环境中工作,具有自我组织规划、自适应能力的一种机器人。移动机器人的定位和导航研究,是这些问题的基础。导航的算法研究是机器人研究领域的一个热门。全文主要研究移动机器人同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)问题,将FastSLAM2.0控制算法与PGR导航法则结合应用,讨论了这种方法的可行性,并通过仿真实验来进行证明。 本文首先通过研究SLAM算法、FastSLAM2.0算法和粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器EKF,根据各自特点来进行比较,突出了FastSLAM2.0算法在收敛性、收敛速度、同步观测值的处理问题上具有的很明显的优点。FastSLAM 2.0算法,解决了机器人在没有任何环境地图信息、同时对自己的位姿信息一无所知的情况下,能够完全自主地移动。 接着研究了PGR(Path-generating regulator)导航法则。它主要是应用于两轮的非完整性移动机器人导航的反馈控制方法中。因为非完整性移动机器人具有不可积分的约束条件,所以很难使用一种控制法则来使移动机器人收敛到目标位置。PGR导航法则设计了一种非线性调节器,驱动非完整性移动机器人在已知轨道族中渐近收敛。移动机器人根据目标状态保持持续收敛状态,同时完成路径的生成。 为了获得更好的路径生成调节PGR(Path-generating regulator)的效果,需要把移动机器人的位姿和初始点都包含,并达到一定的精确度。FastSLAM2.0算法可以估计环境中的路标位置信息,以及机器人的初始点位置。所以可以被很好地应用到路径生成调节器中。在数据仿真过程中,首先使用Scilab语言编写了各种输入和传感器数据采集程序。然后分别编写了FastSLAM2.0算法和PGR导航法则的程序。根据机器人的运动控制流程进行仿真,获得了良好的仿真结果,有效地证明了FastSLAM2.0控制算法与PGR导航法则结合应用的可行性,同时本文介绍了改进的实验室移动机器人EMC—700,它为今后的深入研究和实验的进行提供了良好平台和硬件基础。


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