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文檔簡介
1、智能移動機器人(在本論文的后續(xù)簡稱移動機器人)是一類能夠通過感知環(huán)境,實現(xiàn)在環(huán)境中運動的機器人系統(tǒng)。移動機器人的導航問題對于移動機器人十分重要,其研究內(nèi)容是在具有障礙物的環(huán)境內(nèi),移動機器人按照一定的評價標準,實現(xiàn)從起始位置到設(shè)定的目標位置的無碰撞運動。移動機器人導航的一個重要任務(wù)就是路徑規(guī)劃:尋找到開始點與目標點之間的可行路徑。
環(huán)境感知則是移動機器人進行路徑規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)。機器人可以通過機器人視覺來捕獲周圍環(huán)境信息。Kine
2、ct由于其價格低廉,能提供豐富的2D或者3D信息,從而被廣泛的應用于機器人,成為機器人的眼睛。
本文采用Kinect獲知環(huán)境信息,結(jié)合Kinect捕獲得到的深度圖和3D點云圖,對深度圖進行修復,從而獲得當前環(huán)境的距離信息。再根據(jù)距離信息,建立當前環(huán)境的勢場,利用路徑規(guī)劃技術(shù)中的勢場法,完成機器人的路徑規(guī)劃。
論文的主要工作及貢獻包括:
(一)提出了一種新的路徑規(guī)劃算法。首先分析了路徑規(guī)劃的各種技術(shù),特別是基
3、于勢場法的路徑規(guī)劃技術(shù)。針對傳統(tǒng)的勢場法存在局部極小值、目標可能不可達、動態(tài)規(guī)劃能力不足等缺陷,創(chuàng)新地提出了一種新的方法—“陰影”勢場法,該方法克服了局部極值、目標可能不可達等問題,并且可以拓展到動態(tài)場景,使機器人能夠參考目標的避障行為,盡可能地靠近目標進行有效避障,特別適用于伴隨機器人的導航。MATLAB的仿真結(jié)果驗證了該新型算法的有效性。
(二)創(chuàng)新的引入點云作為引導信息,結(jié)合雙邊濾波,快速高效地對深度圖進行修復。首先介紹
4、了Kinect以及其對深度圖和3D點云數(shù)據(jù)的捕獲原理,然后分析了深度圖信息缺失的原因,并研究了當前修復深度圖的各種算法。本論文創(chuàng)新地提出將3D點云作為引導信息,利用其三維空間關(guān)系以及基于 Kd-tree的高效搜索方式,結(jié)合環(huán)境中的平面提取以及雙邊濾波,修復平面區(qū)域出現(xiàn)的深度空洞。Visual Studio、OpenCV、OpenNI、PCL的實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。
(三)設(shè)計了基于Kinect的伴隨機器人導航系統(tǒng)的整體
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