摘要
时间来到21世纪第三个十年，随着中国制造2025的要求，无人驾驶领域的发展如火如荼，无人驾驶车辆可以看作是一种四轮移动机器人，因此无人驾驶领域内的各项关键技术基本上脱胎于移动机器人。室内移动机器人是移动机器人的一个重要分支，也一直是国内外的研究热点。为了让室内移动机器人能够更智能化的完成自主探索，本文对室内移动机器人的定位与导航技术进行了深入研究，主要工作如下： （1）对室内移动机器人的基本框架进行设计，对各类硬件进行选型并搭建了室内移动机器人平台，基于ROS进行开发实现了室内移动机器人的自主定位与导航功能。 （2）分析了如今比较常见、应用比较广泛的SLAM算法，为了解决纯激光雷达方案出现的地图构建信息不完整且经常出现漂移现象的问题，提出一种基于运动学约束的激光雷达与IMU融合算法，利用扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF）方法，将里程计信息与观测数据进行融合，实现了更加精确的定位且大大降低了漂移现象。 （3）研究了地图已知情况下的导航问题，重点研究了快速随机搜索树（Rapidly-exploringRandomTree，RRT）算法。提出了一种改进算法，通过室内移动机器人自身的动力学约束，在RRT算法扩展节点时限制采样区域，并重新定义最邻近节点，最后通过贝塞尔曲线进行平滑处理，生成安全、平滑、满足室内移动机器人运动学要求的路径。 （4）搭建室内实验环境，对室内移动机器人平台进行定位与导航测试，验证本文所作的工作。实验结果表明：本文所搭建的室内移动机器人平台在定位精度上相较单一的激光雷达传感器有明显的提升，建图也更加稳定；导航功能也能够正常运行，实现了室内移动机器人的自主探索功能。同时，整体实验也验证了算法的有效性、鲁棒性和适应性。
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