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随着机器人技术的不断发展,各类智能机器人不断涌现。其中,室内的轮式自主导航机器人已广泛应用于仓储物流、智能家居、资源勘探等多个领域。然而室内导航场景较为复杂,非全向轮机器人由于其运动学模型存在多种约束,应用效果并不理想,同时传统的ROS导航系统依然存在准确性和适用性较差的问题。因此,本文针对室内环境下导航机器人的发展现状,研究基于ROS操作系统的全向导航机器人。本文的主要工作如下:1.研究了室内导航机器人发展现状及ROS发展现状,对室内全向导航机器人进行系统建模。对全向导航机器人的基本框架进行设计,研究了相关的运动模型、传感器模型、坐标系转换、地图模型。2.分析了常用的室内SLAM算法及定位算法。针对常用的SLAM算法过于依赖里程计精度或雷达帧率的问题,最终选用Cartographer作为室内建图算法,它通过闭环检测有效减小累积误差,使用成本较低的雷达也可以达到很好的效果。在室内定位中研究了基于粒子滤波的概率定位算法,并进行仿真分析。为了给建图和定位提供精确的里程计信息,本文基于EKF搭建了编码器融合IMU的里程计。3.分析了常用的机器人路径规划算法及轨迹平滑算法。针对传统的全局路径规划算法由于在栅格中搜索及障碍物形状导致的急转弯或角转弯过多,影响机器人局部规划及控制精度的问题,本文基于全向导航机器人的应用场景采用IPOPT非线性优化方法平滑全局路径。通过构建轨迹平滑目标函数及约束函数,搭建轨迹平滑模块。在局部路径规划中研究了基于全向运动模型的DWA算法,在ROS中对DWA算法进行改进。4.搭建了麦克纳姆轮全向导航平台,在室内实际环境中进行导航测试。实验结果验证了本文设计的运动控制系统具有较高的控制精度;融合里程计的室内定位方法的定位精度及位姿跟踪效果满足导航需求;基于非线性优化的轨迹平滑模块能够快速求解出更为平滑的轨迹,提升规划及控制效果;改进的局部路径规划器可以使全向机器人在室内环境中完成自主导航任务,且有较高的适应性。该论文有图74幅,表18个,参考文献63篇。