【摘 要】
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移动机器人要实现在未知和不确定环境下自主的工作,应具有感受作业环境和规划自身动作的能力.为此,必须提高移动机器人对当前环境的快速感知、理解和识别能力以及导航功能.该
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移动机器人要实现在未知和不确定环境下自主的工作,应具有感受作业环境和规划自身动作的能力.为此,必须提高移动机器人对当前环境的快速感知、理解和识别能力以及导航功能.该文针对未知环境下基于传感器信息的移动机器人导航与控制问题开展研究.该文首先综述了国内外移动机器人的研究概况、研究背景,对多传感器信息融合、机器人路径规划和跟踪控制技术的研究进展、研究方法进行了综述,介绍了该文的选题背景、主要研究内容和研究意义.其次,针对我们开发研制的移动机器人CASIA-I提出适用于信息融合的基于多DSP系统的分布式多传感器信息融合体系结构,并分析了基于DSP处理的超声、红外传感阵列数据采集系统的软硬件设计.第三,研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题,将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出了一种新的移动机器人导航方法.第四,将CCD的视觉信息与超声传感器阵列采集的信息进行融合,提出一种新的融合方法,实现机器人对环境中物体的准确描述.第五,研究了移动机器人的全局轨迹跟踪问题.首先针对CASIA-I,推导了其运动学模型和跟踪模型.然后采用变结构控制方法对移动机器人的轨迹跟踪问题进行研究.
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