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基于改进amcl的AGV激光定位技术研究

激光杂志 2024年

作者：李泽龙张小俊王晓阳王瑞杨雨琛河北工业大学机械工程学院长城汽车股份有限公司

对于AGV(Automated Guided Vehicle)传统导航定位方式存在的维护成本高、鲁棒性低，以及原始amcl(Adaptive Monte Carlo Localization)激光定位方法位姿跟踪精度低、全局定位及机器人‘被绑架’问题成功率低的问题，提出了一种基于改进A... 详细信息

对于AGV(Automated Guided Vehicle)传统导航定位方式存在的维护成本高、鲁棒性低，以及原始amcl(Adaptive Monte Carlo Localization)激光定位方法位姿跟踪精度低、全局定位及机器人‘被绑架’问题成功率低的问题，提出了一种基于改进amcl算法的AGV激光定位方法。首先在位姿、权重更新阶段，采用最优粒子滤波器(OPF)取代原始amcl中用于计算粒子新姿态和权重的传统蒙特卡洛定位方法，提高位姿跟踪精度；其次在重采样阶段，在原始amcl算法KLD(Kullback-Leibler distance)采样粒子滤波器的基础上，新添加自适应粒子滤波器(SAPF)算法，提高全局定位及机器人‘被绑架’问题成功率。最后，针对AGV工作时的特性，在真实车间环境中进行重复定位精度测试，改进后的算法比原算法均方根误差分别提高了54.5%、53.1%、44.7%，且位姿误差可以控制在4厘米、2度以内，满足实际使用要求。

关键词： AGV amcl KLD采样粒子滤波器最优粒子滤波器自适应粒子滤波器

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基于改进amcl的AGV全局定位算法研究

基于改进AMCL的AGV全局定位算法研究

作者：谢奥山东大学

学位级别：硕士

在现代工业生产中,叉车、拖车等设备需要大量的人员参与,而且成本高、运输效率低,已经越来越难以满足现代工业的生产需求了。而AGV作为自动运输车,其可以广泛部署,运动范围广等特点,很好的满足了工厂的各种需求,现代工厂也已经开始越来... 详细信息

在现代工业生产中,叉车、拖车等设备需要大量的人员参与,而且成本高、运输效率低,已经越来越难以满足现代工业的生产需求了。而AGV作为自动运输车,其可以广泛部署,运动范围广等特点,很好的满足了工厂的各种需求,现代工厂也已经开始越来越多的使用AGV来进行物料运输。而在工业生产中,对于AGV的自主定位的精度要求也是越来越高,研究AGV的定位算法对于满足AGV地图更新及路径规划的定位要求具有重要的意义。本文主要研究内容如下:针对AGV定位算法计算效率不高、实时性差等问题,选择激光SLAM算法进行栅格地图的绘制工作,围绕AGV建立世界坐标系、小车坐标系以及激光坐标系,通过分析里程计及其误差来源,建立里程计运动模型,再针对本实验选择的LMS111-10100激光雷达建立观测模型为后面定位算法提供支持,利用课题组的激光传感器获取数据进行一个栅格地图的仿真创建实验,并且对栅格地图进行二值化与自然域化处理,减少了算法的计算量,满足定位的实时性需求。针对AGV定位问题,选取amcl算法作为小车的基础定位算法,用matlab进行了激光模型定位仿真,仿真中粒子集经过2个位移时间完成收拢,定位误差在3cm左右。在实验中发现定位算法出现粒子集分散的问题,分析其可能是由于里程计累计误差无法消除越来越大,导致粒子集的平均权重降低,在重采样时算法会不信任粒子集所给出的位姿,向全局地图中加入随机粒子,从而出现粒子集分散问题,因此提出一种基于EKF的里程计和惯导元件数据融合的amcl定位算法,通过利用EKF对里程计和惯导元件数据融合建立机器人运动模型,从而修正里程计误差的问题,增加定位精度及算法的稳定性。针对定位算法出现的定位精度不高、散点等问题,用自主设计的实验平台在实验室内环境进行实验,通过在环境进行全局定位的定位精度对比分析,结果表明改进算法的定位精度保证在2.5cm内,角度的定位精度相比于原算法提高了一倍。在进行借助机器人绑架实验中,算法经过大约13s时间对小车进行了重新定位,且定位精度依旧保持在1个栅格大小内,验证了算法的定位失效恢复能力。

关键词： AGV amcl 扩展卡尔曼滤波器栅格地图

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变电站巡检机器人室内外无缝定位算法研究

仪表技术与传感器 2024年第8期 109-115页

作者：焦嵩鸣水君田昌源梁嘉义华北电力大学自动化系

为提高巡检机器人在变电站室内外交互的复杂场景下的定位性能,提出了一种基于传感器精度和多源信息融合的无缝定位方案,通过室外GPS/IMU组合定位和室内amcl定位的平稳切换,实现了巡检机器人在变电站室内外交互环境下的无缝定位。同时针... 详细信息

为提高巡检机器人在变电站室内外交互的复杂场景下的定位性能,提出了一种基于传感器精度和多源信息融合的无缝定位方案,通过室外GPS/IMU组合定位和室内amcl定位的平稳切换,实现了巡检机器人在变电站室内外交互环境下的无缝定位。同时针对定位过程中的机器人绑架问题,利用GPS定位信息辅助amcl算法重定位,提高了定位算法的鲁棒性。在仿真实验场景下对该算法进行了实验,结果表明,在变电站室内外切换场景下,该算法可以获得稳定连续的定位数据,其均方根误差相比GPS/IMU与amcl单独定位分别降低了63.4%和54.9%,机器人重定位时间相比原算法降低了47.1%。

关键词：变电站巡检机器人 GPS amcl 无缝定位机器人绑架

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变电站巡检机器人重定位研究

计算机科学 2020年第S1期47卷 599-602页

作者：李忠发杨光马磊孙永奎西南交通大学电气工程学院成都610031

由于变电站环境复杂,人工巡检强度大、效率低,文中研究了巡检机器人的硬件框架,基于自适应蒙特卡洛算法(Adaptive Monte Carlo Localization,amcl)完成巡检机器人的定位研究;针对自适应蒙特卡洛算法在实际工程中应用的不足,给出了相应... 详细信息

由于变电站环境复杂,人工巡检强度大、效率低,文中研究了巡检机器人的硬件框架,基于自适应蒙特卡洛算法(Adaptive Monte Carlo Localization,amcl)完成巡检机器人的定位研究;针对自适应蒙特卡洛算法在实际工程中应用的不足,给出了相应的解决策略;就amcl算法无法快速进行定位,恢复设计了一种基于数据库的重定位方法,利用数据库存储定位值,当定位失匹配时,获取数据库存储的定位值用于初始化粒子,从而实现快速恢复定位。实验结果表明,改进后的amcl算法在定位丢失后恢复定位的性能明显优于原始amcl算法。

关键词：变电站巡检机器人 amcl 重定位

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基于2D激光SLAM的变电站巡检机器人导航技术研究

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基于2D激光SLAM的变电站巡检机器人导航技术研究

作者：姜志雷东北农业大学

学位级别：硕士

变电站担任着电力系统电能变换和分配的重要任务,是电力系统的重要组成部分。为了保证变电站的安全稳定运行,工作人员需要定期对变电站内的设备进行检查,但人工巡检存在易误判、工作量大、效率低等缺点,加之现代电力系统结构庞大复杂、... 详细信息

变电站担任着电力系统电能变换和分配的重要任务,是电力系统的重要组成部分。为了保证变电站的安全稳定运行,工作人员需要定期对变电站内的设备进行检查,但人工巡检存在易误判、工作量大、效率低等缺点,加之现代电力系统结构庞大复杂、设备种类繁多,人工巡检早已不能满足现代电力系统对安全稳定运行的要求。因此,亟需一种能够取代人工巡检的智能化设备来满足电力系统巡检的要求。近年来,随着科技的发展,人工智能技术和机器人技术逐渐成熟,将巡检机器人引入变电站来辅助或者取代人工巡检,是改变线路巡检工作模式,实现变电站巡检工作自动化、智能化、高效化的重要途径,特别是即时定位与地图构建(SLAM)和路径规划等机器人导航技术的发展与成熟,为巡检机器人在复杂条件下实现对电力系统巡检提供了技术保证。本文针对新型电力系统发展的要求,对与基于ROS变电站巡检机器人导航相关的建图、定位和路径规划技术展开研究和改进。本文主要研究内容和创新如下:首先,本文分析了变电站巡检机器人的工作环境,确定将履带车作为机器人的运动底盘,将激光雷达作为机器人感知外界环境的传感器。接着介绍了机器人硬件系统、软件系统以及通信系统的组成,并基于ROS搭建了机器人的URDF模型并提出优化,在Gazebo中搭建了机器人仿真环境并对激光雷达测距功能进行了仿真。其次,对Gmapping和Hector SLAM两种2D激光SLAM算法进行研究,并基于Gazebo完成了两种算法的建图仿真,通过对比二者建图效果得出了两种算法的优缺点。然后,对amcl定位算法的原理进行分析,基于Gazebo完成了amcl算法的定位仿真,验证了amcl算法的有效性。接着选择蚁群算法和人工势场法作为机器人的全局路径规划算法和局部路径规划算法,分别阐述蚁群算法和人工势场法的基本原理,并基于MATLAB软件对二者进行了仿真,验证了两种算法的有效性。然后,针对传统蚁群算法易陷入局部最优的问题,阐述了自适应蚁群算法随机更新信息素的策略。针对传统蚁群算法和自适应蚁群算法搜索方向单一等问题提出了改进的自适应蚁群算法,提高了路径搜索效率。接着基于MATLAB软件将改进自适应蚁群算法和人工势场法融合,在蚁群算法的启发函数中加入势场函数,使得算法既可加快收敛速度,又可避免陷入局部最优,同时减少不必要路径的搜索。然后基于ROS对融合算法进行了路径规划和动态避障仿真实验,通过改进的自适应蚁群算法规划全局最优路径,对于在最优路径上行驶时出现的动态障碍物通过人工势场法进行躲避,完成局部路径规划。仿真结果表明融合算法缩短了路径长度,提高了路径规划效率,提高机器人的自主导航能力,验证了融合算法用于导航系统的可行性。最后,对Hector SLAM建图算法、amcl定位算法、改进自适应蚁群算法融合人工势场算法进行测试,利用机器人实验平台进行了建图实验、定位实验、自主导航实验和动态避障实验,实验结果表明融合算法可以使机器人在复杂的环境中快速搜索全局最优路径,并且能够躲避行驶过程中的动态障碍物,验证了融合算法在真实机器人上的可行性和有效性。

关键词： ROS 变电站巡检机器人 SLAM amcl 路径规划

基于视觉特征点和激光匹配的机器人重定位研究

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基于视觉特征点和激光匹配的机器人重定位研究

作者：王恩昊西南交通大学

学位级别：硕士

定位功能是机器人的基本功能,是避障以及协同作业等功能的基础。机器人在定位过程中会遭遇定位漂移问题和机器人“绑架”问题。定位漂移问题是机器人在运动中,其估计位姿一直在突变,并不是一个连续的变换;机器人绑架问题是指在良好运行... 详细信息

定位功能是机器人的基本功能,是避障以及协同作业等功能的基础。机器人在定位过程中会遭遇定位漂移问题和机器人“绑架”问题。定位漂移问题是机器人在运动中,其估计位姿一直在突变,并不是一个连续的变换;机器人绑架问题是指在良好运行状态的机器人被人为转移到其他位置,实现再次定位。因为二维激光雷达获取信息的局限性,机器人定位失误的情况时有发生,而重定位则是解决机器人定位失误的方法。由此本文研究内容主要为机器人定位失误下的重定位,具体工作如下:首先,重定位的基础是建立和保存地图。本文利用激光雷达实现栅格地图保存,利用深度相机实现点云地图保存。因为栅格地图在机器人导航和路径规划中有明显优势,所以本文算法是以激光雷达定位为主,视觉定位为辅助。当栅格地图和点云地图均建立和保存后,需要对两坐标系间变换关系进行求解,保证两坐标系的坐标点可以相互对应。其次,在地图建立后,要实现已有地图下的定位和重定位判定。机器人使用自适应蒙特卡洛定位算法(Adaptive Monte Carlo Localization algorithm,amcl)实现激光雷达定位。amcl算法是成熟的二维激光雷达定位算法,并对其进行修改增加其对定位效果的权值计算,作为重定位触发机制。视觉定位是通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点匹配以及视觉词典算法实现,利用匹配的特征点进行位姿解算可以实现通过深度相机获取位姿信息。在机器人重定位机制触发时,通过视觉定位和已经得到的两坐标间的对应关系进而实现重定位。最后,本文使用Turtle Bot2进行实验来验证本文提出的重定位方法。本文实验分别在gazebo仿真平台和室内环境中进行。在仿真实验中,在amcl全局定位失败情况下和给定初始位置错误的情况下检测机器人重定位效果。在现实室内实验中,测试机器人被“绑架”的重定位效果和在狭长走廊下仅靠amcl实现定位以及与本文提出算法定位之间的对比效果。实验验证与原有的amcl定位算法来进行对比,实验结果表明所本文提出的方法重定位时间更短、更准确。

关键词：移动机器人重定位 amcl ORB特征点视觉词典

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地下电缆沟智能巡检机器人关键技术研究

地下电缆沟智能巡检机器人关键技术研究

作者：田奕宏长沙理工大学

学位级别：硕士

地下电缆沟是维持城市正常运作的重要基础设施,长期工作带来的沟内电缆绝缘老化放电与有害气体积累,容易引起电缆沟发生火灾甚至爆炸,因此对维护的要求较高。然而由于内部可通过性差,人工巡检的危险性高,劳动强度大。故本文的主要研究... 详细信息

地下电缆沟是维持城市正常运作的重要基础设施,长期工作带来的沟内电缆绝缘老化放电与有害气体积累,容易引起电缆沟发生火灾甚至爆炸,因此对维护的要求较高。然而由于内部可通过性差,人工巡检的危险性高,劳动强度大。故本文的主要研究内容为设计一台巡检机器人能够代替人工巡检,从而对地下电缆沟进行全方位的维护监测,针对地下电缆沟巡检的任务需求和所面临的实际问题,具体工作如下:1)针对地下电缆沟复杂环境,采用Cartographer-slam技术进行建图,并将深度相机与激光雷达进行融合,使所建图具备更丰富的内部信息,采用amcl算法对机器人在已建立的地图上进行位置定位。从提高搜索效率、减小碰撞风险和降低拐点数量三个角度出发改进A*算法实现全局路径规划,同时采用动态窗口法实现动态避障,并设计了新的融合方案实现这两种路径的衔接,与已有技术相比,相同场景下本方案的行驶里程下降6.5%,所需时间下降17.8%。现场实验验证了该机器人系统的可行性。2)为了避免巡检机器人在快速运动过程中由于超调而撞击障碍物或电缆支架导致损毁,搭建了闭环反馈电机控制系统。该系统选用自耦PID(Self-coupling PID,SC-PID)控制算法进行实验,发现自耦PID抗扰动能力、响应速度能够适应地下电缆沟内部环境,且在现场实验中能够快速整定参数优化。3)基于巡检机器人所获取的各传感器信息,构建了地下电缆沟状态评估模型,以实现对电缆沟内部健康情况进行更好的评估。主要包含三方面:根据气体传感器获取的浓度对空气质量进行评价;计算通道容量和地面平整度,以评估电缆沟的可通行能力;综合利用水深和水面面积来评价积水的程度。本文对地下电缆沟相关关键技术进行研究,提出了改进A*与DWA融合导航算法以及深度相机与激光雷达融合建图的方法,使得机器人巡检效率有明显性能提升;所采用的自耦PID算法能快速整体控制参数,使机器人控制系统能够更快速的适应地面环境;提出的地下电缆沟状态评估模型,能够快速反应工作人员地下电缆沟内部健康状态,使得工作人员对地下电缆沟的状态监测更明确、清晰。

关键词：巡检机器人 Cartographer-SLAM amcl A~* DWA 自耦PID 评估系统

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全向AGV的位姿估计与定位研究

全向AGV的位姿估计与定位研究

作者：蒙松西安科技大学

学位级别：硕士

21世纪以来,随着传感器技术和人工智能的快速发展,自主导航AGV（Automated guided Vehicle）在各行业均应用广泛。AGV的自主导航过程包含三个部分:实时定位与地图构建、路径规划和全局定位。所以精确的定位是实现自主导航的关键和前提... 详细信息

21世纪以来,随着传感器技术和人工智能的快速发展,自主导航AGV（Automated guided Vehicle）在各行业均应用广泛。AGV的自主导航过程包含三个部分:实时定位与地图构建、路径规划和全局定位。所以精确的定位是实现自主导航的关键和前提。本文围绕全向AGV实现自主导航中的定位问题,主要从位姿估计和改进定位算法两个方面展开。主要内容如下:（1）对全向AGV小车进行系统建模。建立全向AGV的运动学模型,对其移动过程中的载体坐标系和世界坐标系的转换关系进行建模描述,并建立定位传感器的观测模型。（2）对全向AGV的姿态解算和位姿估计。通过优化互补滤波姿态解算算法,解决MEMS传感器中陀螺仪本身的易发散和磁力计易受磁场干扰导致引入新的噪声,而带来的姿态解算不精确的问题,得到更加精确的AGV底盘IMU姿态解算数据。分别完成了将里程计数据与优化互补滤波后的IMU数据基于EKF和UKF的融合实现位姿估计,并通过实验对融合后的位姿估计精度进行分析。（3）在基于UKF的IMU和里程计融合基础上,通过将融合后的估计位姿作为amcl的运动模型的预测位姿,直接参与粒子群的更新,完成了对原始amcl算法进行改进。通过PL-ICP点云匹配校正改进后的amcl位姿,进一步提高AGV小车的定位精度。（4）搭建自主导航全向AGV移动实验平台,对AGV小车的定位时间和定位精度进行测试。

关键词：姿态解算位姿估计 UKF融合 amcl 点云匹配校正

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基于ROS的移动机器人建图与导航技术研究

基于ROS的移动机器人建图与导航技术研究

作者：娄志强西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着产业升级和劳动力成本的提高,社会对于移动机器人的需求不断扩大,其被广泛应用于制造、交通、物流、医疗、餐饮、服务等行业中。本文对工作在室内环境下的移动机器人所必需的同步定位与建图(Simultaneous Localization and M... 详细信息

近年来,随着产业升级和劳动力成本的提高,社会对于移动机器人的需求不断扩大,其被广泛应用于制造、交通、物流、医疗、餐饮、服务等行业中。本文对工作在室内环境下的移动机器人所必需的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法和路径规划算法进行了详细的研究,并针对其存在的问题提出了相应的改进措施,借助目前流行的机器人操作系统(Robot Operating System,ROS),实现了一套可用于室内环境下建图与自主导航的移动机器人系统。首先利用ROS搭建实验小车平台。分析该小车所使用底盘的运动学模型和里程计运动模型,以及如何将移动机器人传感器观测到的物体坐标转换为全局坐标系下的坐标;采用多处理器方案设计本文所需的实验平台,介绍其主要的硬件构成;在主从机上均搭建实验所需的ROS环境,利用其分布式的实现原理,测试组网通信功能;利用ROS提供的Gazebo工具,搭建在后续验证算法时所需要的仿真环境和模型。其次重点讨论了SLAM算法所涉及的数学原理与如何解决Hector SLAM算法在建图过程中发生的“叠影”问题。分析SLAM算法的概率模型及其系统框图,介绍SLAM算法的发展历程;分析栅格地图、特征地图、拓扑地图在做路径规划时的优缺点;介绍ROS中常用Hector SLAM算法与Gmapping SLAM算法,并在仿真环境中均做了相应的建图实验,发现Hector SLAM算法在建图时会出现“叠影”的现象;基于数据预处理的思想改进Hector SLAM算法,主要是引入里程计数据并利用直接线性方法校正里程计数据存在的误差,分析移动机器人的运动对激光雷达在扫描环境时的影响,融合里程计数据和激光雷达的扫描数据以去除激光雷达的运动畸变;使用改进后的Hector SLAM算法在相同的仿真环境下重新建图,发现其建立的地图模型有了明显的改善。接着详细讨论了两种常见的全局路径规划算法:Dijkstra算法和A算法的算法流程;分析使用不同的启发函数对A算法在规划路径时的影响,并给出了使用欧氏距离、对角线距离、曼哈顿距离作为启发函数的A算法仿真结果;针对A算法在规划路径时存在不必要节点扩展导致算法运行时间较长的问题,提出了改进其启发函数的解决方案,通过实验后发现改进后的算法在大多数情况下比原始的A算法运行时间短、扩展节点少,但是改进后的算法可能并不能规划出一条最优的路径,实现的改进算法实际上是以精度的降低换取了速度的提升。最后结合之前研究的Hector SLAM算法和路径规划算法,利用ROS中现有的导航框架实现所搭建实验系统的自主导航功能。分析ROS提供的导航框架,对导航时涉及到的自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization,amcl)的算法原理和代价地图进行简要的介绍;利用之前改进的Hector SLAM算法构建实验室的环境地图,将改进后的A算法以插件的形式集成到move＿base中,在实验室环境中实现了自主导航的功能。

关键词：移动机器人 ROS SLAM amcl 路径规划自主导航