摘 要

在计算机技术和传感器技术的推动下，有关机器人领域的研究在近几年得到了快速发展。尤其是移动机器人，由于其灵活性和广泛的适应性更是成为了研究热点。要实现机器人的自主移动，需要机器人明白三个问题：“我在哪？”、“我要到哪里去？”、“怎么去？”，分别对应着即时定位、目标识别和路径规划。本文针对这三个问题进行了详细研究。

（1）从发展历史出发，介绍了机器人技术的背景，以及未来的发展方向。简单介绍了ROS系统的结构及其特点，然后对路径规划领域的三类算法进行了分析比较。

（2）针对蒙特卡洛算法对即时定位与地图构建（SLAM）技术进行详细介绍，使用ROS中的Gazebo平台进行SLAM仿真，并对仿真结果进行分析。

（3）对基于Dijkstra算法的全局路径规划和基于动态窗口法的局部路径规划作了详细介绍，并将两者结合进行了综合仿真，针对仿真结果中的不足提出了改进意见。

关键词：移动机器人；即时定位与地图构建；路径规划

Abstract

Driven by computer and sensor technology, the field of robotic research in recent years has been rapid development.Mobile robotic has also become a research hot spot because of its flexibility and a wide range of adaptability.To achieve the robot's autonomous movement, the robot needs to understand three questions: "Where am I?","Where am I going?", "How to?",referring to SLAM and target recognition and path planning.Here I will discuss those issues in detail.

1. Introduce the robotic technology and its future according to the development history.The structure and characteristics of the ROS system are briefly introduced, and then the three categories of algorithm in the field of path planning are analyzed and compared.
2. This paper introduces the simultaneous localization and mapping(SLAM) technology in detail,then runs the simulation of SLAM in Gazebo in ROS, and then analyzes the simulation results.
3. The global path planning based on Dijkstra algorithm and the local path planning based on dynamic window approach are introduced in detail, and the combined simulation of the two algorithm is carried out. The improvement of the simulation results is also put forward.

Key Words:Mobile robots;SLAM;Path planning

目 录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景 1

1.2 移动机器人研究现状 2

1.2.1 国外机器人研究现状 2

1.2.2 国内机器人研究现状 2

第2章 基于ROS的机器人路径规划的简介 3

2.1 移动机器人的组成结构 3

2.2 Robotic Operating System 简介 3

2.2.1 ROS的目标及特点 3

2.2.2 ROS系统的结构 4

2.3 TurtleBot简介 5

2.4 路径规划的算法简介 6

2.4.1 传统路径规划算法 6

2.4.2 启发式算法 7

2.4.3 智能仿生算法 8

第3章 即时定位与地图构建（SLAM） 10

3.1 SLAM简介 10

3.2 SLAM算法的简介 11

3.3 SLAM的仿真 12

3.3.1 仿真流程 12

3.3.2 仿真结果分析 14

第4章 路径规划 15

4.1 全局路径规划 15

4.1.1 DIJKSTRA 算法的基本思想 15

4.1.2 算法的模型建立 15

4.1.3 直线段与多边形的相交性 16

4.2 局部路径规划 17

4.2.1 动态窗口算法的基本思想 17

4.2.2 机器人的运动模型 18

4.3 路径规划的仿真实现 20

4.3.1 局部避障的仿真 20

4.3.2 全局路径规划仿真 20

第5章 总结和展望 22

参考文献 23

致谢 25

第1章 绪论

1.1 课题研究背景

机器人技术经过了半个多世纪的发展，在现代计算机、远程控制技术和传感技术的推动下，其功能正在变得原来越强大。它能够在流水线中代替人类完成各种繁重的高精度、高强度的危险工作，也能够进入家庭为人类进行娱乐、医疗服务，极大地解放了人类的双手，提高了劳动生产效率。这其中，智能移动机器人起到了至关重要的作用。

和固定的机械臂相比，移动机器人优势不言而喻。它能够在工作车间中自由移动，执行传统工业机器人不能完成的任务，这即提高了工作效率，同时又降低了生产成本。但要在变化的环境中安全自主地行走，并非易事，它必须要符合两个条件：第一，机器人需要装备传感器，使得它能够感知自身状态和外界环境；第二，根据收集的信息，机器人能够避开障碍物，规划出一条最优路径。条件一需要SLAM（simultaneous localization and mapping）技术，也就是即时定位与地图构建，而条件二所需的技术就是我们本次的研究课题——路径规划。路径规划和导航一直是国内外的研究热点，近年我国也加大了在这个领域的研究投入，资助了大量有关课题。

目前，在机器人路径规划领域虽然已经研究出了大量算法，例如在全局路径规划方面的遗传算法、蚁群算法等智能仿生算法和局部路径规划方面的人工势场法等等，各种算法都有其优势，但也都有着一些不足，尤其是在动态环境下的路径规划一直没有很好的解决方案。此外，因为相关信息的闭塞，导致世界各地的开发者不能及时分享代码，代码复用率极低，做了大量无用功。在这个背景下，ROS的出现为开发者提供了一个统一的开源平台，使大家可以及时地分享信息和代码，这极大地降低了科研人员的工作量。

1.2 移动机器人研究现状

1.2.1 国外机器人研究现状

迄今为止，全球机器人市场接近3000亿。毫无疑问，机器人是面向未来的战略性高新技术，充满了大量的机遇和挑战。国外的机器人研究发展比较早。六十年代美国斯坦福大学研究设计了第一代服务型机器人“Shakey”,能够通过感应器感知周围事物；到了1972年，改进的Shakey增加了语音识别，拥有了更加多样的功能。1979年，由Unimation公司推出的PUMA系列工业机器人采用了全电动驱动、关节式结构，可以配置视觉、触觉感受器；2005年，美国adept公司推出的PatroBot能够扫描建筑物，创建平面图，并使用机器人内的激光测距传感器自主导航。它采用蒙特卡罗/马尔可夫算法的定位技术，在搜索技术中使用修改的迭代值进行导航。如果路径被阻挡，它会搜索替代路径，自动对接充电站并根据需要自行重新充电，使用Wi-Fi系统，设备可以自主操作或远程控制。亚马逊公司的Kiva移动机器人存储系统能够引导最近车辆定位到货物上进行检索，然后通过追踪地板上的条形码来到仓库；它的每个驱动单元都有一个传感器，防治与其他机器人碰撞。

1.2.2 国内机器人研究现状

与国外相比，我国关于机器人的研究开始较晚，在20世纪八十年代才开始进行这方面的研究。1987年，“863”计划把机器人研究列入其中。在有关科研院所和高等院校的努力下，我国在机器人领域的各方面研究也取得了不错成绩。2000年，国防科技大学研制出的类人型机器人“先行者”实现了许多关键性技术的突破，该机器人具有和人类似的头部、躯体、四肢，能够在已知环境或者小偏差、不确定的环境中行走，与上一代相比，其移动速度也得到了大幅提升，同时还具备了一定的语言功能。2003年，清华大学何克忠教授课题组研制研制了的的THMR-V智能车，该智能车配备了磁罗盘、GPS等定位设备以及激光测距仪等传感设备，可以在超过100km/h的高速环境下，实现自动跟踪、障碍识别与躲避以及视觉上的临场遥控。

第2章 基于ROS的机器人路径规划的简介

2.1 移动机器人的组成结构

机器人主要由四部分组成：传感检测，相当于机器人的“眼睛和耳朵”；机械驱动，相当于机器人的“肌肉”；控制系统，相当于机器人的“大脑”；执行机构，相当于机器人的“四肢”。

传感检测是指机器人通过传感器获取周围的环境信息，它分为两种，一种用于获取周围环境的信息，并将信息反馈给控制系统；另一种用于获取机器人的自身状态，如速度、位置等信息，也将其反馈给“大脑”。