基于ROS的室内移动机器人多目标点导航研究与实现

针对室内移动机器人在复杂环境下多目标点导航的问题,以自行设计的移动机器人平台为研究对象,分析了构建二维栅格地图的Gmapping算法,完成了导航功能包相关参数设置,构建了一套完整导航系统,并进行了机器人SLAM建图功能以及多点导航功能的实验。实验结果表明,该系统实现了室内移动机器人对复杂未知环境栅格地图的构建,并在以构建地图的基础上实现多目标点导航。研究成果对巡检机器人建图导航系统的研究有一定参考意义。

基于ROS的室内巡检机器人多目标点导航研究与仿真

关于巡检机器人的室内多点导航问题,提出一种通过机器人操作系统(ROS)综合同时定位与建图(SLAM)、路径规划(path planning)等技术,进行了室内巡检机器人的多目标点导航仿真研究试验。首先利用URDF文件建立巡检机器人模型,并通过ROS中的仿真平台建立室内模拟环境,然后使用gmapping功能包构建二维栅格地图。最后选用了Dijkstra机器人导航算法,开展室内巡检机器人针对多个目标区域的仿真研究。结果表明,在模拟环境下,机器人可以进行面向多目标区域的导航试验,且路径规划较合理。

基于多目标进化算法的自驾游用户导航规划

传统的自驾导航只考虑路程的远近,难以满足用户的实际需求.在路线规划过程中,红绿灯、拥堵和限速等都将影响用户到达目标地点的时间.本文将用户的自驾路径规划抽象成多目标优化问题,首先通过对地图路线进行建模,然后采用NSGA-Ⅱ多目标进化算法对路线总路程和需要花费的总时间两个目标进行优化.实验证明,本文方法能够实现最短路径和最短时间方面的最优选择,为用户自驾导航提供最优的路线.

Turtlebot2机器人环境地图构建与多目标点自主导航的研究

Turtlebot2机器人利用地图执行多点目标导航任务,用户一次只能发布单个目标给下位机,并不能实现机器人进行多目标点自主导航,针对此问题,设计了让机器人多目标点自主导航的方法。首先进行激光雷达坐标系与机器人坐标系变换,激光雷达数据采集,利用雷达数据和栅格地图构建算法构建实验地图,通过查看/amcl_pose话题信息获取在map坐标系几个点的位置信息,编写ROS节点程序,订阅move_base动作服务,发布控制机器人控制消息,实现机器人多点自主导航。

基于ROS的移动机器人导航系统研究与仿真

针对移动机器人的自主环境感知与自主导航问题,本文提出了一种基于机器人操作系统(ROS),并结合同步定位与地图构建技术(SLAM)与路径规划的多目标点导航方式。首先利用GAZEBO仿真平台建立基于阿克曼结构的四轮机器人和仿真环境。然后利用SLAM技术,构建仿真环境的二维栅格地图。最后利用多目标点导航算法,开展机器人针对多个目标区域的自主导航测试。并通过调整TEB参数,优化机器人的运动轨迹。实验结果表明:机器人有效完成了多个目标区域的自主导航任务,并且规划路径较为合理,运行过程较为平稳。

机器人室内环境自主探索与地图构建方法

提出了一种基于多传感器融合的移动机器人自主探索与地图构建方法。首先,提出了一种基于激光、RGB-D相机和惯性测量单元的实时2D栅格地图和3D点云地图构建方法,采用RGB-D相机和惯性测量单元融合的方法,提升了位姿输出的频率,保证了采用激光数据和RGB-D数据进行建图的稳定性。其次,提出一种基于可通行区域的探索目标点快速提取方法,以补充原有的方法在复杂室内环境下提取探索目标点失效的问题。最后,通过改进的避障模块实现机器人的运动控制,使得机器人安全地探索目标。同时,本系统采用ROS的分布式架构,将整体算法合理地分配到服务端和客户端,降低了系统实现的硬件要求。不仅如此,设计了多目标导航界面,使人机交互更加方便和满足多任务部署。实验结果验证了方法的有效性。