摘要
随着制造业与服务业的快速发展，服务机器人在提高效率、降低成本以及优化用户体验等方面有着显著贡献，已经成为现代生产与生活领域至关重要的组成部分。通过机器人自身搭载的各类传感器来感知周围环境进而实现自主导航，已经成为当前科技研究的热点和前沿课题。 本课题面向室内服务领域，针对服务机器人路径规划过程中全局定位精度低；全局路径规划算法生成的路径不平滑、不适用于动态环境；局部路径规划算法具有通过性差，不能生成最优路径等问题。对移动机器人的定位建图、路径规划方法展开研究，从而实现对移动机器人的精准控制，并能快速规划出一条最优路径。本文主要工作如下： (1)对路径规划问题相关理论进行研究。首先，搭建两轮差速移动机器人的运动学模型，其次，结合里程计数据和激光雷达的测距原理，采用自适应蒙特卡洛定位算法精确实现机器人的定位。最后，选用基于粒子滤波的Gmapping算法，为后续的路径规划和导航提供环境信息支持。 (2)针对全局路径规划算法用于移动机器人路径规划时易早熟及路径不平滑等问题，提出了一种改进的灰狼算法(GSGWO)。首先，该算法先后使用非线性收敛因子和遗传变异策略来增强算法的寻优能力和提高种群的多样性。在寻优的后期，使用模拟退火操作处理狼群中的“精英”，从而使算法的收敛度更高。其次，设计路径规划问题的评价函数，该函数将路径长度与路径平滑度进行加权处理从而找到最优路径。最后，通过仿真来验证所改进算法的先进性，及针对全局路径规划问题的有效性。 (3)针对移动机器人进行局部路径规划时存在路径不平滑，对动态障碍物避让能力差等问题，本文提出改进的动态窗口算法(IDWA)。首先，根据障碍物的密集程度创造新的通过性准则，并对速度函数的权重进行自适应处理，来增强机器人通过性，同时添加制动距离约束防止机器人发生侧滑。其次，提出偏移评价函数，将IDWA算法与全局路径规划相结合，使局部预测轨迹高度契合全局路径，从而实现综合避障。最后，在多种动态障碍物仿真环境下验证所改进算法的有效性。 (4)搭建室内服务机器人移动平台。对硬件和软件系统进行选型与设计，分别在仿真和真实场景中对本文搭建的导航系统以及提出的路径规划算法进行验证。
NETL