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摘 要 在智能移动机器人的研究中，导航是一个十分重要的问题。从某种意义上来说，导航是智能移动机器人的核心技术，也是其实现真正的智能化和完全自主移动的关键技术。目前智能移动机器人的行走环境以结构化道路为主，如跑在高速公路上的无人驾驶车，行走在变电站、厂区的巡检车，工作在各个展览馆之间的导游机器人等等，它们的行走环境都是结构化道路或类结构化道路。为此研究智能移动机器人在结构化道路下行走的自主导航系统尤为重要，这能够有效的解决大多数智能移动机器人的自主导航问题，使智能移动机器人基本实现在没有人干预的情况下行走到目的地的任务。同时它也研制居民小区的智能巡检机器人提供避障导航功能，进一步实现小区的智能监控和建设数字化小区。 为实现无人工干预的移动机器人智能导航系统，就是解决Durrant-Whyte提出的三个问题：“我在那？往哪儿去？怎么去？”为此本文的研究内容如下。 （1）建立具有准确道路信息的电子地图，并对其进行标定。这能够很好的对移动机器人进行精确的定位并在在电子地图上规划出移动机器人的行走路径。经过GPS定位实验证明地图具有很搞的精度，且能规划出一条从起点到目的地最优的路径。 （2）将移动机器人的GPS导航数据和航位推算（DR）数据进行融合，采用GPS/DR组合定位方式。此方法能将它们优势互补消除GPS丢失数据的情况和DR随时间的累积误差。实验证实，在准确的电子地图中GPS/DR组合定位方法能很好的获取移动机器人的位置信息。 （3）本文采用单目视觉的方法对移动机器人行走的周围环境信息进行采集。文章是基于OpenCV视觉库对周围的环境信息进行提取，建立分析道路边缘、道路标示线、提取简单的障碍物等视觉算法。经过试验该算法能很好的实现有用信息的提取，引导机器人行走。 （4）针对移动机器人避障的需求，本文采用超声波雷达对机器人移动方向上的障碍物距离进行检测，同时用单目视觉检测障碍物的分布信息。对避障路径规划本位是基于人工势场改进算法来规划避障路径，实验中发现该算法能很好的避开障碍朝目标前进。 关 键 词：电子地图；GPS/DR组合定位；OpenCV视觉算法；人工势场 论文类型：应用基础 |
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