發(fā)布時間：2018-03-04 09:06

  本文選題：移動機器人　切入點：凹形障礙物　出處：《北京信息科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：在環(huán)境信息非固定、不可知且結構及尺寸變化不規(guī)律、不穩(wěn)定的非結構化環(huán)境下的障礙認知是移動機器人研究領域的關鍵技術之一,是機器人完成其它高級任務的必要基礎�，F(xiàn)階段國內外在非結構化環(huán)境中障礙的認知方面已做了很多研究,但是大多針對的是凸起型障礙目標,很少有針對凹形障礙物的研究。本文針對這一問題,以三維激光雷達為主要的視覺傳感器,構建了移動機器人平臺,提出了一種激光傳感多信息特征融合識別算法來完成非結構化環(huán)境下有極大威脅、具有一定隱蔽性的溝坑等凹形障礙物的識別,實現(xiàn)非結構化環(huán)境下凹障礙的認知。一、構建移動機器人系統(tǒng)平臺;對比不同類型的激光雷達,針對本文研究完成了激光雷達選型工作;二、研究點云數據的特點,針對多線激光雷達獲得的點云數據提出一種基于曲率分類的濾波方法,以采樣點鄰域內的平均高斯曲率值來劃分點云數據模型的區(qū)域類型,再針對不同的區(qū)域類型分別采用自適應中值濾波和自適應雙邊濾波方法,使其既適用于靜態(tài)目標環(huán)境,又適用于動態(tài)目標過程;三、針對非結構化環(huán)境下的各類障礙進行了檢測研究。首先針對水體障礙通過測量激光返回強度值來進行檢測,其次基于空間一致性的特點完成了對植被類障礙的檢測,最后通過相鄰激光束之間的徑向間隔的突變來實現(xiàn)對凹障礙的檢測。四、針對凹障礙的特點分析移動平臺在非結構化環(huán)境下的可通過性,針對激光雷達傳統(tǒng)直立安裝方式在非結構化環(huán)境下盲區(qū)大、點云數據密度稀疏的缺點,設計一種新的多元激光雷達布局方式,提高在感興趣區(qū)域(ROI)的點云密度,把移動機器人前方盲區(qū)的范圍控制在1.5米以內;五、提出一種基于貝葉斯準則分配不同權重的激光傳感多信息特征融合識別算法來完成在非結構化環(huán)境下凹障礙的認知問題研究。針對本文設計的凹障礙認知技術,在所構建的移動機器人平臺上進行實驗,實驗結果表明通過本文的方法可以識別出非結構化環(huán)境下2到20米范圍內的凹障礙,實現(xiàn)了認知任務。
[Abstract]:Obstacle cognition in unstable unstructured environment is one of the key technologies in the field of mobile robot research, in which environmental information is not fixed, unknown, structure and size change is not regular, and unstable unstructured environment is one of the key technologies in the field of mobile robot research. It is the necessary foundation for robots to accomplish other advanced tasks. At present, many researches have been done on the cognitive aspect of obstacles in unstructured environments, but most of them are aimed at protruding obstacle targets. There are few researches on concave obstacles. Aiming at this problem, a mobile robot platform is constructed based on 3D lidar as the main visual sensor. In this paper, a laser sensing multi-information feature fusion recognition algorithm is proposed to recognize concave obstacles in unstructured environment, such as trenches and pits, which are very dangerous and hidden, so as to realize the recognition of concave obstacles in unstructured environments. Build a mobile robot system platform; compare different types of lidar, for this study completed the type of lidar; second, study the characteristics of point cloud data, A filtering method based on curvature classification is proposed for the point cloud data obtained by multi-line lidar. The mean Gao Si curvature value in the neighborhood of the sample points is used to divide the region type of the point cloud data model. Then adaptive median filter and adaptive bilateral filter are used for different region types to make them suitable for both static target environment and dynamic target process. The detection of all kinds of obstacles in unstructured environment is studied. Firstly, the laser return intensity is measured to detect the water barrier. Secondly, based on the characteristics of spatial consistency, the detection of vegetation obstacle is completed. Finally, the detection of concave obstacle is realized by the abrupt change of radial interval between adjacent laser beams. Fourthly, the transmissivity of mobile platform in unstructured environment is analyzed according to the characteristics of concave obstacle. Aiming at the disadvantages of large blind area and sparse point cloud data density in unstructured environment, a new multi-element laser radar layout method is designed to improve the point cloud density in the region of interest. To control the range of blind areas in front of mobile robots within 1.5 meters; A laser sensor multi-information feature fusion recognition algorithm based on Bayesian criterion is proposed to study the concave obstacle in unstructured environment. The experimental results on the mobile robot platform show that the proposed method can identify concave obstacles within 2 to 20 meters in unstructured environment and achieve cognitive tasks.
【學位授予單位】：北京信息科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

【參考文獻】

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本文編號：1564997