【摘 要】
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移动操作机器人兼顾移动性与操作性,既具有移动机器人的建图、导航等功能,又能使用机械臂完成抓取等任务,是当前机器人领域研究的热点。但是对于复杂环境下的复杂任务,仅凭单一的传感器很难达到很好的效果,综合运用多种传感器可以更好的完成任务。本文针对移动操作机器人,通过激光和视觉传感器进行了建图、感知、导航等方面的研究。首先,建立了融合SLAM框架,以视觉的ORB-SLAM2为基础,使用激光进行扫描匹配为视
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“多移动操作机器人协同操作与控制方法与技术研究”；
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移动操作机器人兼顾移动性与操作性,既具有移动机器人的建图、导航等功能,又能使用机械臂完成抓取等任务,是当前机器人领域研究的热点。但是对于复杂环境下的复杂任务,仅凭单一的传感器很难达到很好的效果,综合运用多种传感器可以更好的完成任务。本文针对移动操作机器人,通过激光和视觉传感器进行了建图、感知、导航等方面的研究。首先,建立了融合SLAM框架,以视觉的ORB-SLAM2为基础,使用激光进行扫描匹配为视觉前端提供先验的运动信息,并且增加了一个点云线程。相比于初始的视觉SLAM提高了建图过程中的定位精度,并且获得的栅格和八叉树地图可以用于后续的导航和运动规划。接着使用基于Adaboost的激光检测方法和基于YOLO v3的视觉检测方法,构建了一套环境中的行人检测框架,可以获得传感器可视范围内行人的位置与速度。在仿真环境和实际环境中分别进行测试,验证了其良好的感知效果。然后基于人体的舒适度空间,提出了行人周围的代价值赋值规则。以自定义的行人感知层为载体,将行人检测结果融合进导航用的多层代价地图中。通过实验证明了可以使机器人将人与一般障碍物区别对待,生成的轨迹更加安全。并针对移动操作的目标位姿与移动基座的导航位姿难以匹配的问题,提出了使用可达图的方法综合考虑机械臂的可操作度评分来确定导航的终点位姿。并与经验方法进行比较,证明了其优越性。
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