基于勢場和Kinect的移動機器人導航研究.pdf

1、智能移動機器人（在本論文的后續(xù)簡稱移動機器人）是一類能夠通過感知環(huán)境，實現在環(huán)境中運動的機器人系統。移動機器人的導航問題對于移動機器人十分重要，其研究內容是在具有障礙物的環(huán)境內，移動機器人按照一定的評價標準，實現從起始位置到設定的目標位置的無碰撞運動。移動機器人導航的一個重要任務就是路徑規(guī)劃：尋找到開始點與目標點之間的可行路徑。
　　環(huán)境感知則是移動機器人進行路徑規(guī)劃的關鍵技術。機器人可以通過機器人視覺來捕獲周圍環(huán)境信息。Kine

2、ct由于其價格低廉，能提供豐富的2D或者3D信息，從而被廣泛的應用于機器人，成為機器人的眼睛。
　　本文采用Kinect獲知環(huán)境信息，結合Kinect捕獲得到的深度圖和3D點云圖，對深度圖進行修復，從而獲得當前環(huán)境的距離信息。再根據距離信息，建立當前環(huán)境的勢場，利用路徑規(guī)劃技術中的勢場法，完成機器人的路徑規(guī)劃。
　　論文的主要工作及貢獻包括:
　　(一)提出了一種新的路徑規(guī)劃算法。首先分析了路徑規(guī)劃的各種技術，特別是基

3、于勢場法的路徑規(guī)劃技術。針對傳統的勢場法存在局部極小值、目標可能不可達、動態(tài)規(guī)劃能力不足等缺陷，創(chuàng)新地提出了一種新的方法—“陰影”勢場法，該方法克服了局部極值、目標可能不可達等問題，并且可以拓展到動態(tài)場景，使機器人能夠參考目標的避障行為，盡可能地靠近目標進行有效避障，特別適用于伴隨機器人的導航。MATLAB的仿真結果驗證了該新型算法的有效性。
　　(二)創(chuàng)新的引入點云作為引導信息，結合雙邊濾波，快速高效地對深度圖進行修復。首先介紹

4、了Kinect以及其對深度圖和3D點云數據的捕獲原理，然后分析了深度圖信息缺失的原因，并研究了當前修復深度圖的各種算法。本論文創(chuàng)新地提出將3D點云作為引導信息，利用其三維空間關系以及基于 Kd-tree的高效搜索方式，結合環(huán)境中的平面提取以及雙邊濾波，修復平面區(qū)域出現的深度空洞。Visual Studio、OpenCV、OpenNI、PCL的實驗結果驗證了該方法的有效性。
　　(三)設計了基于Kinect的伴隨機器人導航系統的整體