摘要
近年来，室内移动机器人自主导航技术成为热点研究方向。室内移动机器人自主导航技术主要包含了室内移动机器人在未知环境下的自主行走地图构建、对动态障碍物的检测技术和路径规划三部分。本文以室内环境为基础对室内移动机器人自主导航技术展开研究，本文的主要研究内容如下： （1）研究了室内移动机器人针对未知环境的自主建图技术，选取了以RRT搜索算法为基础的自主搜索策略，以Gmapping-SLAM算法为基础的地图构建算法。分析了传统RRT算法在室内复杂环境中搜索前沿点的基本原理，引入前沿点优化及其评分机制来提高自主搜索的效率。当未知区域超出了移动机器人的搜索范围，采取无前沿点应对机制来解决移动机器人陷入无前沿点的困境；分析了基于滤波的Gmapping-SLAM地图构建算法，针对移动机器人的运动对地图构建产生的点云匹配不准和位姿漂移等问题，采取激光雷达数据结合里程计模型的方法来应对运动畸变；介绍了基于蒙特卡洛定位的移动机器人定位技术，并针对建图过程中的粒子耗散和粒子信息过大等问题，分别采取减少重采样和限制粒子数的方法来提升建图效率。 （2）分析了室内移动机器人对动态障碍物的检测技术，确定了基于激光雷达传感器的动态障碍物检测技术路线。对聚类分割技术进行了深入研究，并采取结合距离阈值与密度的聚类分割算法来提升聚类分割的准确性。研究了多帧间的数据关联匹配及目标跟踪技术，从而最终达到了更好的对动态障碍物的检测跟踪效果。 （3）研究了室内移动机器人的路径规划及其避障算法，确定了以D*Lite算法为基础的全局路径规划，以人工势场法、路径与速度规划为基础的局部路径规划。分析了D*Lite算法预规划环节的基本原理后，采用了节点筛选机制来去除搜索方式所带来的冗余节点。结合了D*Lite和人工势场法的方法来避免重规划环节所存在的与静态障碍物距离过近的问题，并对人工势场法所存在的局部极值问题，通过局部极值优化策略来帮助移动机器人摆脱困境。采用路径与速度规划的方法来避免移动机器人与动态障碍物发生危险碰撞行为，从而最终实现移动机器人具有良好的路径寻优及对动静态障碍物躲避能力。 （4）在搭载了2D激光雷达与MiniPC的移动机器人平台上，验证了本文所设计的自主导航算法，结果表明移植了本文算法的移动机器人能在实现自主建图、对动态障碍物的检测技术的基础上，可进行安全可靠的路径规划及对动静态障碍物的躲避，在实际场景中具备可行性。
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