杜晗-开题报告

杜晗-开题报告【导读】这篇文档“杜晗-开题报告”由三一刀客最漂亮的网友为您分享整理，希望这篇范文对您有所帮助，喜欢就下载吧！机械工程学院专业：测控技术与仪器学号：3120302035年级：2012级学生姓名杜晗指导教师潘海彬论文（设计）题目室内环境下即时定位与地图构建（SLAM）移动机器人的设计与本课题有关的国内外研究情况：移动机器人研究的正式开端是Shakey移动机器人的出现。主要利用的是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术，关键技术涉及任务规划、路径规划、目标识别与定位、导航、机器视觉、关于多传感器的信息处理与融合、系统集成等，实现在复杂环境下实时控制机器人系统。当时Shakey是智能移动机器人的研究先例，同时也是在机器人领域中应用AI最成熟的研究工作之一，即使只能解决一些简单的感知、运动规划以及有关控制的一些问题。七十年代末，由于计算机技术的发展和传感器的应用，促使了移动机器人新的高潮的出现。尤其是在八十年代的中期，在全球掀起了新的浪潮，机器人领域、动化领域的相关学者等，甚至还包括世界著名的公司和大学都加入到这个队伍中来，开始研究设计和制造能够真正自主移动的机器人，因此，移动机器人的各种研究方向也随之出现了。在1984年，美国希望研制出一种在没有任何人干预的情况下，也能够在道路上自己行走甚至可以进行越野的自主导航的汽车。这项研究是由美国的陆军与美国国防高级研究计划局公共合作下来研究的，此次研究为研制自主机器人奠定了牢固的基础。此项研究的难度非常大，因为设计到当时位于前沿的技术如三维视觉技术、先进的传感器技术、高速计算机技术和卫星导航技术等，直到1989年，才第一次研制出自主车(AutonomousLandVehicle，ALV)样车，ALV样车的速度可以达到10km/h，它的导航术是通过路标识别技术来进行实现的，并且如果道路在比较平坦的情况下，ALV样车能够顺利地运行20km。国外的一些能够自主移动的机器人通过以后几十年的发展与改进，在国际上已经达到了相当先进的技术水平。目前，国外自主移动机器人的工作环境也发生了改变，从室内环境发展到室外的多种环境。例如法国的Cybercar与德国的Caravelle系统；美国的EAVEIII型自主式水下移动机器人；美国天体技术公司NASA科研人员和卡耐基-梅隆大学机器人学院联合共同研究制造出一种新型的月球机器人，这种机器人是为人类登陆月球而设计的，它能够提供登陆月球更为方便的有利条件，建造可以为人类服务的基地与着陆点。NASA还指出，未来太空探险将会出现有人驾驶和无人驾驶的太空船直接奔向月球、火星去探险，甚至还会向更遥远的太空进军，所有这些都要依靠人类和机器人携手并进才能实现。以上这些研究都标志着国外移动机器人的研究已经达到较高水平。而在国内，在“七五”期间才开始了针对水下机器人与工业机器人的研究，并得到了一定的成果。虽然起步比较晚，但是越来越受到重视机器人的研究，在1986年，把智能机器人列入国家“863”计划中，开始着手研究遥感操作机器人技术。之前我国一直跟随学习世界机器人发展先进水平，但是经过几十年的研究与努力，已经发展到自主开发机器人技术的程度，而且在空间、海洋等领域获得了一定的进展。与此同时，国内的许多科研机构以及高等院校等也开始深入研制自主移动机器人，在智能机器人的不同研究领域，得到了令人瞩目的成就，例如中科院自动化所、北京航空航天大学机器人所、国防科技大学、浙江大学、清华大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学和东北大学等。哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室的基于腹腔微创手术机器人的主从控制技术研究；合肥工业大学人工智能研究所的基于生长神经网络的进化机器人行为研究；济南大学的变电站巡检机器人视觉导航模糊控制；清华大学的基于有源RFID的室内移动机器人定位系统等都表明我国移动机器人技术的研究获得了卓越的成绩。但是，我国的移动机器人技术在总体水平上还赶不上发达国家的先进水平，仍然存在着很大的差距。在国内，SLAM问题虽然取得了一定的进展，但是并没有广泛的研究与应用，例如：2001年上海交大自动化研究所的王卫东等人首次对移动机器人的地图创建问题进行研究。2004年哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院罗荣华等人在国内首次阐述了SLAM研究，指出SLAM面临的问题并探讨了SLAM的研究与发展方向。在文章中指出移动机器人中基础且重要的一个问题是地图创建，介绍了单机器人的地图创建方法，并详细分析了几种关键技术和所面临的主要问题，并探讨了发展方向。但是此时的研究并不是SLAM问题，仅仅局限在移动机器人移动创建问题。本课题研究的主要内容及方法：通过广泛、深入的调研学习移动机器人的最新发展技术，利用超声波测距原理与方法，设计实验方案，模拟移动机器人运行环境，验证基于超声波测距技术实现定位与地图构建的可行性。本课题以室内环境下移动机器人的导航为研究背景，以移动机器人（实验中以智能车替代）为实验平台，利用超声波传感器为主要传感器，分别针对室内环境下移动机器人自定位问题及即时定位与地图构建（SLAM）展开研究。主要内容包括：1、设计方案，通过调研和查阅相关文献，了解即时定位与地图构建（SLAM）基本原理与发展现状。根据实际需求，了解实际应用中对室内环境下即时定位与地图构建（SLAM）移动机器人的具体要求，并结合本课题要求，确定合适的整体设计方案；2、硬件设计，主要包括移动机器人平台（实验中以智能车替代）、控制模块、执行机构（如电机）、传感器（如超声传感器）的选型，以及相应的接口电路、驱动电路的设计；3、系统软件设计，主要包括超声测距软件设计和地图构建算法软件设计，并在此基础上设计室内环境下即时定位与地图构建（SLAM）移动机器人系统软件；4、系统调试，对室内环境下即时定位与地图构建（SLAM）移动机器人进行调试，使之达到性能、功能和成本要求。拟定方案如下：传感器采用超声波传感器；下位机（机器人）开发平台采用Intel公司的Galileo开发板；无线传输系统采用WiFi传输，使用WIFIShield无线传输模块；小车采用H-Bridge驱动的四轮小车，四轮驱动；通过无线将信号传输到上位机，即电脑中进行处理并显示地图。图1总体设计硬件连接图图2系统运行流程图软件算法：本课题采用卡尔曼滤波算法（EKF-SLAM），该种算法会随着小车对地标不断地检测精度和准确度也不断提高，越来越接近地标真实分布，定位也越来越准确。EKF-SLAM方法的基础是描述小车运动形式f(∙)是小车运动模型、w_k是增量，零均值和带有协方差Q_k的高斯运动干扰不相关。观测模型用以下形式描述h(∙)描述观测形状、v_k是增量，零增量和带有协方差R_k的高斯观测误差不相关。使用这些定义标准的EKF方法可以应用于计算和协方差Time-Update此处∇f是估计的f的雅克比行列式。一般来说对于固定地标没有必要更新。Observation-update此时此处是和估计的的雅克比行列式。EKF-SLAM方法非常出名，并且延续了标准EKF方法的一些优缺点。这个方法的四个关键指标如下：收敛：在EKF-SLAM问题上，地图行列式明显单调收敛，并且所有地标与这些子矩阵一一对应，收敛于零。各个地标的差异收敛于一个较低的下限，这是由于最初机器人的未知定位造成的。计算工作：观测的更新需要依次对所有地标和联合协方差矩阵在每次观测后都进行更新。可想而知，这意味着随着地标数量的增加计算量将会显著增长。将会有大量的工作用来处理EKF-SLAM方法的有效变体，同时对数以千计的地标进行实时处理。数据关联：EKF-SALM方式的标准形式对于地标估计是比较准确的。这个“闭环”问题，也就是当一个机器人在经历一大遍观测后回去重新观测地标，是尤其困难的。在复杂的环境中，地标并不只是简单的几个点，在不同视角的观察是不同的。这部分的工作将在本文第二部分进行阐述。：非线性：EKF-SLAM方式使非线性运动模型和观测模型直线化，因此仍留有很多需要注意的地方。非线性是EKF-SLAM方法的一个不可避免的典型问题，会导致解决方案的剧烈变化和不一致。收敛性和一致性只能在线性的情况下才能得以保证。本课题所需要解决的问题：在自主移动机器人的导航中，实现机器人自身的准确定位是一个基本而又非常重要的功能，也是移动机器人具有自主性的先决条件之一，因此，研究机器人的定位有非常重要的意义，而同时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationAndMapping,SLAM）又是移动机器人的研究热点。SLAM指移动机器人从初始位置开始，在未知环境中的每一个移动到的位置依靠超声波、激光传感器等对环境进行感知，利用传感器数据估计机器人本身的位姿，并同时创建环境地图。预期结果及其意义：自主式移动机器是人们对机器人智能化程度要求不断提高的必然产物。它需要电子信息、计算机、智能控制等很多知识的支持。随着近几年年来现代通信技术和信息处理技术的快速发展，使得自主式移动机器人不再局限于实验室和军事应用领域，它已经越来越普及到人们的日常生活和工作环境中。随着电子信息技术的发展，移动机器人目前的研发状况，可以说是日新月异。无论在军事、工业还是日常生活，人们对于机器的智能化程度要求越来越高。具有自主导航能力的移动机器人在各个行业被广泛应用。在军事上，许多国家大力研发无人驾驶坦克装甲车，试图用于战事作业；在工业车间，自动导引小车（AGV）被广泛应用来运输货物材料，以代替简单枯燥人工搬运操作；在日常生活中，智能扫地机器人已经在普通百姓家庭中普遍使用。可说在各个领域，都存在移动机器人的身影。人们对移动机器人的智能化要求越来越高，为了满足各种工作环境的要求，对移动机器人的开发，特别是对自主导航定位的要求越来越高，研究人员不断地探索和提出新的理论技术用于提高移动机器人的智能化水平。移动机器人的工作环境可分为室外环境和室内环境两种，本课题以室内环境下移动机器人的导航为研究背景，以移动机器人（实验中以智能车替代）为实验平台，利用超声波传感器为主要传感器，分别针对室内环境下移动机器人自定位问题及即时定位与地图构建（SLAM）展开研究。要求首先设计一套基于超声波传感器的测距系统，包括硬件电路设计和软件程序设计；其次，在此测距系统的基础上，针对室内环境的结构化的特点和超声波测距的自身特性，本文提出了一种基于相邻超声波传感器的地图构建方法；最后，使用合适算法（如卡尔曼滤波法）来解决移动机器人的同时定位及地图构建。完成课题的各阶段工作具体安排起止日期本阶段的工作安排2.22-3.5明确任务，收集相关文献资料，初步拟定总体方案，提交文献综述报告，并进行外文翻译。3.7-3.19调研，撰写调研报告，并提交外文翻译。3.21-4.22进行理论研究和整体系统构思，并进行设计方案论证。4.25-5.28系统总体设计。完成硬件调试和软件编写。5.30-6.4系统整体调试，提出改进建议和未来研究方向。6.5-6.10撰写毕业设计说明书，即大论文，并进行论文修改；同时进行资料总结，打印，归档，准备毕业设计答辩。指导教师意见：签名：年月日系审批意见：签名：年月日