检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2020年第7期46卷 294-299页

作者：吴正越张超林岩北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对基于RBPF的激光slam算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题,提出一种优化的激光slam算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题,采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法,使重采样后的粒子保持多样性。结... 详细信息

针对基于RBPF的激光slam算法在重采样过程中出现的样本贫化和激光测量模型不准确的问题,提出一种优化的激光slam算法。为缓解重采样过程中的样本贫化问题,采用最小采样方差重采样方法改进原重采样方法,使重采样后的粒子保持多样性。结合似然域模型与意外对象观测概率,使激光测量模型更好地反映真实环境。实验结果表明,改进的重采样方法定位效果较好,相对原激光slam算法,改进的激光slam算法在动态环境中的建图和定位精度更高。

关键词：激光slam算法样本贫化问题最小采样方差激光测量模型似然域模型

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室内移动机器人的视觉导航系统研究

室内移动机器人的视觉导航系统研究

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作者：周雪南京信息工程大学

学位级别：硕士

地图构建和路径规划是室内移动机器人导航中的关键技术,如何在复杂的室内场景中实现地图的实时性构建与路径的准确性规划是室内移动机器人导航问题的关键。当机器人处于人与障碍物同时存在的室内场所时,对于这种复杂场景的分析和理解能... 详细信息

地图构建和路径规划是室内移动机器人导航中的关键技术,如何在复杂的室内场景中实现地图的实时性构建与路径的准确性规划是室内移动机器人导航问题的关键。当机器人处于人与障碍物同时存在的室内场所时,对于这种复杂场景的分析和理解能力存在缺陷,导致机器人路径规划时对于临时出现的障碍物反应不及时。因此,研究室内移动机器人实时性语义地图构建以及路径规划具有重要的理论意义和实际应用价值。本文将以室内场景下移动机器人的视觉导航为应用背景,基于视觉和机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)提出一种机器人感知框架,这个框架可以通过提高移动机器人对复杂场景的分析和理解从而建立语义地图,提高路径规划的准确率。最后将本框架应用到机器人硬件平台中进行效果验证,具体研究内容分为以下几个部分:(1)本文根据视觉导航的功能需求,以室内移动机器人小车搭建硬件平台,以Linux操作系统和机器人操作系统(ROS)搭建软件平台,设计了一种室内移动机器人视觉导航系统。本系统首先建立移动机器人导航框架中的语义地图,继而进行路径规划。(2)根据激光slam算法,本文提出一种语义地图构建方案。本方案结合激光雷达与深度相机,采用基于图优化的Cartographer算法感知机器人的位置以及周围环境信息,使用YOLOv5算法进行目标检测,并通过RANSAC算法进行点云分割,获取物体的语义信息,进而确定地图中物体的位置。同时,本文提出一种模型包络的改进方案,比原方案减少了点云标记的复杂性,提高了地图构建的效率。并通过仿真实验验证所提出方案的有效性。(3)基于路径规划算法,本文采用全局路径A-star算法与局部路径TEB算法相结合进行移动机器人的导航,提出一种路径规划方案,此方案与系统构建的语义地图共同完成室内移动机器人的自主导航过程。(4)最后,将上述功能移植到小型室内移动机器人ROS小车中进行实际环境模拟实验测试,验证了本文所设计的视觉导航系统具有良好的实时性与准确性。

关键词：移动机器人语义地图激光slam算法路径规划

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旋翼无人机的自主定位与非线性控制研究

旋翼无人机的自主定位与非线性控制研究

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作者：林嘉裕天津大学

学位级别：硕士

近年来,旋翼无人机凭借灵活的机动性,能够实现垂直起降、定点悬停等功能成为当前无人机领域的一大研究方向。无论在军用还是民用领域,当旋翼无人机执行任务时,都要求无人机具备较好的定位能力。为便于在室内环境下验证自主定位的方法,... 详细信息

近年来,旋翼无人机凭借灵活的机动性,能够实现垂直起降、定点悬停等功能成为当前无人机领域的一大研究方向。无论在军用还是民用领域,当旋翼无人机执行任务时,都要求无人机具备较好的定位能力。为便于在室内环境下验证自主定位的方法,一般选用体积较小,运动更为灵活的四旋翼无人机作为验证载体。同时,无人机系统一般难以建立精确的动力学模型,且系统具有非线性、强动态耦合、静不稳定性的特点。为保证无人机飞行的安全稳定性,又对无人机的飞行控制能力提出了很高的要求,而目前对于四旋翼无人机的控制问题研究已较为成熟,而对结构复杂的单旋翼无人机的控制问题研究较少。因此,本论文主要研究基于激光雷达定位的四旋翼无人机系统以及基于强化学习的单旋翼无人机非线性控制。具体内容可分为:1)针对旋翼无人机飞行姿态变化容易导致二维激光同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,slam)不准,以及传统激光slam算法匹配耗时长的问题,本文提出了一种基于图优化理论的激光slam算法。首先结合激光数据与IMU数据,通过最小二乘优化算法以及一个运动滤波器来进行位姿估计与局部子地图构建的优化。同时在闭环后端优化中引入分支定界法,加快了搜索最优解的效率,最后通过实验验证了定位算法的精度和实时性。2)基于上述算法,搭建了一套基于激光雷达定位的四旋翼无人机系统实验平台,该系统可以实现旋翼无人机的室内与走廊环境下悬停飞行、轨迹跟踪以及半自主飞行控制,并能够通过Wi Fi通信,在地面站软件系统中实时监测无人机地图构建情况。实验结果表明,室内和走廊环境下无人机的飞行控制精度达到0.1m,且地图构建效果较好,无明显重影与偏移现象。3)针对单旋翼无人机精确动力学模型难以获取以及其姿态控制易受未知外界风扰影响的问题,本文设计了一种基于强化学习与Super Twisting控制方法相结合的非线性控制算法。利用无人机在线飞行数据,训练执行-评价(Actor-Critic,AC)网络以逼近系统建模不确定部分。为了抑制未知外界风扰,提高系统鲁棒性,同时补偿AC网络逼近误差,设计基于Super Twisting控制方法的鲁棒控制算法。然后,利用基于Lyapunov法的稳定性分析方法,证明了单旋翼无人机姿态误差能在有限时间内收敛到零。最后对该算法进行实时实验验证了所设计算法具有良好的控制效果,并对系统不确定性和外界扰动具有良好的鲁棒性。

关键词：激光slam算法分支定界法旋翼无人机强化学习非线性控制有限时间收敛

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