摘要
目前，机器人技术被越来越多的应用到生产、生活中，尤其是移动机器人的使用最为广泛，在很多行业与领域都可见到其身影。随着社会的不断发展与科技的快速进步，对移动机器人的技术要求也越来越高，因此实现其自主化与智能化也就成了未来的发展方向，同时也是当前研究的热点。 对于移动机器人而言，自主化要求其具备在未知环境中自主导航的能力，而同步定位与建图技术又是实现自主导航的前提，即机器人通过搭载的传感器在环境中实现自身定位的同时构建出环境地图，但仅搭载单一传感器的移动机器人存在定位精度差、信息获取不完整导致地图构建不精确等问题。智能化要求移动机器人具备在不进行人为干预的情况下执行某些任务的能力，目标跟随是其中最为直接的体现，而实现目标跟随的前提是要获取相关的目标信息，常用的方法是通过相机采集的彩色图像进行目标的跟随，但该方法易受到外界环境影响且效率较低。 针对以上问题，首先本文通过多传感器结合的方式实现机器人的精准定位，即分别利用激光点云和视觉点云对机器人位姿进行估计，再通过线性插值的方式对各自估计的位姿进行联合优化，并利用闭环检测与图优化得到全局一致的运动轨迹；其次，地图构建采用基于粒子滤波的Gmapping算法并融合激光雷达与深度相机的点云信息以确保地图的精确性与完整性；然后对常用的全局路径规划A*算法以及局部路径规划DWA算法进行了改进，采用混合路径规划方式来实现机器人导航；最后提出基于伪激光数据的目标跟随方法，通过将相机获取的深度图像转化为相应的伪激光数据并按照制定的跟随策略实现对目标的跟随。 真实环境下的实验结果表明，利用联合位姿估计方法估计的位姿精度更高且帧间匹配误差更小；将传感器信息融合并进行闭环与优化后的全局定位精度较之单一传感器大幅提高且信息融合后构建的地图更加完整、精确；混合路径规划可有效避开环境中突然出现的静态障碍以及动态障碍并规划出全局最优路线；即使是在复杂的环境中，机器人依然能在跟随移动目标的同时避开环境中的障碍。
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