一种基于SLAM的室内机器人导航控制方法技术

该发明专利技术名为“一种基于SLAM的室内机器人导航控制方法”。通过机器人搭载的激光雷达及里程计实时获取室内环境信息，根据圆弧运动规律构建机器人运动模型实时获取其运动状态，运用栅格地图表示法实时构建周围环境地图，采用似然场模型实时构建激光雷达观测模型，结合基于Rao

【技术实现步骤摘要】
一种基于SLAM的室内机器人导航控制方法
所属

[0001]本专利技术涉及激光雷达和里程计等传感器数据、环境数据、基于Rao
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Blackwellised粒子滤波的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)方法，实现了室内机器人的导航控制，构建了室内环境地图，提高了室内导航控制的精度和实时性。

技术介绍

[0002]移动机器人的自主导航主要在于解决机器人在哪儿、去哪儿、如何去共3个问题，其中SLAM技术解决了在哪儿、去哪儿的问题，而路径规划技术则解决了如何去的问题。SLAM一直被认为是机器人能否真正实现自主导航的关键所在，是机器人实现自身定位、构建环境地图的一种有效而精确的方法。传统的基于Rao
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Blackwellised粒子滤波的SLAM(Rao
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Blackwellised Particle Filter
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SLAM，RBPF
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SLAM)方法采用基于里程计读数的建议分布函数来估计机器人的位姿本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的室内机器人导航控制方法，包括基于SLAM的室内机器人导航流程、改进的基于Rao
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Blackwellised粒子滤波的SLAM(Rao
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Blackwellised Particle Filter
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SLAM，RBPF
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SLAM)方法及基于生物激励神经网络(Biological Inspired Neural Network，BINN)的室内实时激光SLAM方法。即利用改进的RBPF
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SLAM方法初步估计室内机器人的位姿，并根据该位姿建立室内环境地图。然后利用BINN实时重定位机器人，并实时规划路径及动态避障，从而使得机器人顺利完成室内导航，并提高导航精度和实时性。2.根据权利要求1所述的基于SLAM的室内机器人导航控制方法，其特征在于：室内机器人导航控制主要分为2个模块：SLAM模块和路径规划模块。SLAM模块中，机器人根据传感器信息估计自身位姿并构建环境地图，随后将位姿和环境地图信息实时提供给路径规划模块。路径规划模块中，机器人首先加载环境地图，并实时订阅SLAM模块跟踪机器人位姿，然后根据当前位姿和环境地图实时规划路径，最后将当前速度通过串口发送给驱动控制器，控制机器人按照规划的轨迹行驶直至到达目标点。3.根据权利要求1所述的基于SLAM的室内机器人导航控制方法，其特征在于：将基于激光观测数据的机器人相邻两时刻的位姿差代替里程计读数对传统RBPF
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SLAM的建议分布函数进行改进，以降低因里程计与车轮的相对运动及里程计读数带来的机器人定位误差。改进后的建议分布函数如式(1)所示。q(s
t
|s
t
‑1,z
t
)＝s
t
‑1+g
t
(u
t
,s
t
,s
t
‑1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，g
t
—机器人当前时刻与上一时刻的位姿差，定义如式(2)。4.根据权利要求1所述的基于SLAM的室内机器人导航控制方法，其特征在于：仅研究二维空间中的机器人位姿，当机器人的横纵坐标一定时，可得到唯一的机器人朝向角。在只有粒子的状态中，当粒子与基于雷达观测数据得到的位姿之间的距离小于δ
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【专利技术属性】
技术研发人员：向玉云，黄铝文，李书琴，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：