基于ROS的室内移动机器人自主导航技术.docx

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1、随着机器人技术的发展，近些年来室内移动机器人的研究热度越来越高。本文主要利用RoS操作系统对室内移动机器人的建图定位与自主导航关键技术进行研究。ROS是目前开发较为完整具有广阔应用前景的开源机器人操作系统，具有分布式、模块化、代码复用等优良特点。同时ROS还提供了许多开源库，在这些库的基础之上研究同时定位与地图构建和机器人自主导航技术可以节省大量时间。近些年来视觉SLAM的研究变得越来越火热，其中ORB-SLAM2是比较优秀的算法之一，它具有计算量比较小、能够实时运行等优点。在介绍ORB-SLAM2的框架之前，首先会介绍视觉SLAM的一些基础知识，在此基础之上简要介绍ORB-SLAM2的前端和

2、后端,最后在ROS环境下对该算法进行验证并和VINS-MONO进行对比。机器人自主导航的核心可以归结为机器人的定位和路径规划。机器人定位解决机器人在环境中的位置问题，然后利用路径规划寻找一条从起点到终点的路线完成机器人的自主移动。本文利用RoS中自适应蒙特卡洛完成机器人定位，结合A*全局路径规划算法验证移动机器人的导航效果并和Dijkstra算法进行对比。关键词：ROS.自主导航、视觉SLAM、路径规划AbstractInrecentyears,withthedevelopmentofrobottechnology,researchonindoormobilerobotshasbecomein

3、creasinglypopular.Thisarticlefocusesonthekeytechnologiesofmapping,localization,andautonomousnavigationofindoormobilerobotsusingtheROSoperatingsystem.ROSiscurrentlythemostcompleteopensourcerobotoperatingsystemwithbroadapplicationprospects.Ithasexcellentfeaturessuchasdistributedcomputing,modularity,an

4、dcodereuse.Atthesametime,ROSalsoprovidesmanyopensourcelibraries,whichcansavealotoftimeinresearchonsimultaneouslocalizationandmapping(SLAM)androbotautonomousnavigationtechnologybasedontheselibraries.Inrecentyears,researchonvisualSLAMhasbecomeincreasinglypopular.Amongthealgorithms,0RB-SLAM2isoneoftheb

5、etterones,asithastheadvantagesoflowcomputationalcomplexityandreal-timeoperation.Beforeintroducingtheframeworkof0RB-SLAM2,somebasicknowledgeofvisualSLAMwillbediscussed.Onthisbasis,thefront-endandback-endof0RB-SLAM2willbebrieflyintroduced.Finally,thisalgorithmwillbevalidatedintheROSenvironmentandcompa

6、redwithVINS-M0N0.Thecoreofrobotautonomousnavigationcanbeattributedtorobotlocalizationandpathplanning.Robotlocalizationsolvestheproblemoftherobotspositionintheenvironment,andthenusespathplanningtofindapathfromthestartingpointtotheendpointtocompletetherobotsautonomousmovement.ThisarticleusesAdaptiveMo

7、nteCarloinROSforrobotlocalization,andcombinesA*globalpathplanningalgorithmtoverifythenavigationeffectofmobilerobotsandcompareitwithDijkstrasalgorithm.Keywords:ROS,autonomousnavigation,VSLAM,pathplanningIll目录第一章绪论11.1 课题研究背景和意义11.2 国内外研究现状11.2.1 1视觉SLAM国内外发展现状11.2.2 室内移动机器人国内外发展现状31.2.3 存在问题与不足41. 3可

8、行性分析51.4本文主要研究内容6第二章ORB-SLAM2原理及框架72. 1视觉SLAM基础72.1.1 刚体运动及其优化72.1.2 相机模型92.1.3 非线性优化122.2跟踪线程141.1.1 2.1引言141.1.2 特征提取151.1.3 特征匹配161.1.4 运动估计172 .3后端算法18第三章基于A*算法的移动机器人路径规划技术213 .1ROS基础213.1.1ROS简介213.1.2ROS通信方式233.2ROS下0RB-SLAM2验证243.3机器人定位273.3.1机器人定位问题分类273.3.2蒙特卡洛定位283.4路径规划与导航293.4.1基于DijkStr

9、a的全局路径规划算法293.4.2基于A*的全局路径规划算法原理及实现293.5ROS下A*算法仿真验证313.5.1基于代价地图的路径规划环境模型313.5.2A*算法及其性能验证33结论35致谢36参考文献37第一章绪论1.1课题研究背景和意义移动机器人已经成为人类社会中重要的一员，它们可以用于许多领域，如工业自动化、医疗护理、环境监测等。室内移动机器人是移动机器人的一种，可以在人类活动的场所自主移动，并且执行任务。它们已经广泛应用于各种环境，如医院、办公室、仓库和家庭等。然而，室内环境的复杂性和不确定性对移动机器人的自主导航构成了挑战。室内环境的变化频繁，例如障碍物的移动、室内物品的更换

10、等，需要机器人能够实时更新环境的信息。同时，室内环境的结构也很复杂，机器人需要具有高精度的定位和导航能力，才能避免碰撞和完成任务。视觉SLAM技术是解决移动机器人室内自主导航问题的一种重要方法。视觉SLAM技术可以通过机器人上搭载的相机等传感器获取环境信息，同时实现机器人的位置定位，从而辅助实现自主导航。作为一个开放式机器人操作系统，ROS提供了完整的机器人软件框架，包括通信、控制、导航等功能，方便机器人的开发和部署。ROS中有许多开源的包，因此利用ROS进行开发可以极大缩短开发时间。本论文的研究目的是探索基于ROS的室内移动机器人自主导航技术，并以视觉SLAM技术为基础，实现机器人对室内环境

11、的建图和定位。主要完成的工作是在RoS环境下对0RB-SLAM2和A*全局路径规划算法进行验证。本文的研究成果可能会为机器人软件系统的开发提供实践经验，为室内移动机器人的自主导航技术提供进一步参考。L2国内外研究现状1.2.1视觉SLAM国内外发展现状(1)国外研究现状视觉SLAM是一种利用相机和图像信息实现实时定位和地图构建的技术。在国外，视觉SLAM领域得到了广泛的研究和发展，涌现出许多创新的方法和算法。特征提取和匹配：特征提取和匹配是视觉SLAM的关键步骤之一。国外的研究者提出了多种高效的特征描述子，例如SlFT、SURF#ORB,用于提取图像特征点。同时，他们还研究了各种特征匹配算法，

12、包括基于描述子相似度、几何约束和局部一致性等方法，以提高匹配的精度和鲁棒性。视觉里程计：视觉里程计是视觉SLAM中的核心任务之一，用于估计相机在连续图像序列中的运动信息。国外的研究者提出了多种视觉里程计算法，包括基于特征点的方法（如C）RB-SLAM、LSD-SLAM和DSO）和直接法（如DVO-SLAM和DTAM）O这些方法利用图像间的特征点或像素级的灰度信息来估计相机的位姿变化，从而实现定位和地图构建。地图构建和优化：国外的研究者提出了多种地图构建和优化算法，用于将相机观测到的特征点或像素映射到三维空间，并优化地图的精度和一致性。常用的方法包括基于滤波器（如扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器）的

13、实时地图构建和基于图优化的离线地图优化。这些方法能够处理环境中的动态物体、误匹配和重投影误差等问题，提高地图的准确性和稳定性。语义SLAM：近年来，国外的研究者开始关注将语义信息与视觉SLAM相结合，以实现更加语义丰富的地图构建和场景理解。他们利用深度学习技术进行图像的语义分割和物体识别，将场景中的语义信息与地图关联起来。这样的语义SLAM方法可以用于智能导航、场景理解和交互式系统等领域。多传感器融合：为了提高定位和地图构建的准确性和鲁棒性，国外的研究者在近些年将视觉传感器和一些其他的惯性传感器进行融合。多传感器融合能够利用各个传感器的优势，提供更准确和稳定的定位和地图信息。（2）国内研究现状

14、在国内，视觉SLAM作为一项重要的研究领域得到了广泛的关注和发展。国内研究者在视觉SLAM算法优化、硬件平台搭建、应用拓展等方面取得了一系列重要进展。算法优化与创新：国内研究者在视觉SLAM算法优化和创新方面进行了大量的工作。他们优化了一系列高效的特征提取和匹配算法以加快特征提取和匹配的速度。实时性和鲁棒性：国内研究者注重提高视觉SLAM系统的实时性和鲁棒性。他们通过算法优化、硬件加速和并行计算等手段，提高了算法的运行效率和实时性能。同时，他们还研究了鲁棒的特征提取和匹配算法，以应对光照变化、动态物体和遮挡等复杂环境条件，提高系统的鲁棒性和稳定性。多传感器融合：国内研究者也将多传感器融合应用于

15、视觉SLAM中，他们将惯性测量单元(IMU).激光雷达、RGB-D摄像头等与视觉传感器相结合，通过融合多源数据来提高定位和地图构建的准确性。同时，国内研究者还探索了基于多传感器融合的SLAM算法在无人车、智能交通等领域的应用。1. 2.2室内移动机器人国内外发展现状(1)国外研究现状移动机器人技术是人工智能领域的重要研究方向之一，在国外的研究中得到了广泛关注和探索。自主导航和路径规划：自主导航是移动机器人的关键技术之一。国外研究者致力于开发高效的自主导航算法，使机器人能够在未知环境中实现自主移动。其中，SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)技术是常用的

16、方法，通过结合传感器数据和地图信息，实现机器人的自我定位和地图构建。此外，路径规划算法也是关注的热点，研究者通过优化算法和学习方法，使机器人能够在复杂环境中规划最优路径，并避免障碍物。环境感知和感知技术：为了使机器人能够感知和理解周围的环境，国外研究者提出了各种先进的感知技术。传感器是机器人感知环境的主要工具，包括激光雷达、视觉传感器、深度相机等。这些传感器可以获取环境中的物体位置、形状、颜色等信息，以支持机器人的决策和行为规划。此外，近年来深度学习技术的兴起，为机器人的感知能力带来了巨大的提升。通过深度学习算法，机器人能够进行物体识别、目标跟踪和场景理解等任务，从而更好地适应复杂多变的环境。协作机器人和人机交互：随着