【摘 要】
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2019年末一场突如其来的新冠疫情给我们的日常生活带来了严重影响,为此提出了无接触检测的要求,自主消杀的巡检机器人的相关研究成为医疗辅助的必须。本文通过消杀类机器人技术追踪,针对防疫消杀巡检机器人的导航系统主要开展了同时定位与构图算法分析、路径规划算法分析以及导航系统搭建三个方面工作:（1）从后验概率的角度对移动机器人SLAM问题进行了误差分析,通过对基于Rao-Blackwellized粒子滤波
【基金项目】
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国家自然科学基金项目,项目名称:《多关节致动器非线性摩擦最小能耗控制模型研究》,项目编号:51765056
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2019年末一场突如其来的新冠疫情给我们的日常生活带来了严重影响,为此提出了无接触检测的要求,自主消杀的巡检机器人的相关研究成为医疗辅助的必须。本文通过消杀类机器人技术追踪,针对防疫消杀巡检机器人的导航系统主要开展了同时定位与构图算法分析、路径规划算法分析以及导航系统搭建三个方面工作:（1）从后验概率的角度对移动机器人SLAM问题进行了误差分析,通过对基于Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM算法的研究,确定采用改进建议分布函数和选择性重采样策略的gmapping算法,能够有效防止粒子退化、降低粒子多样性。（2）基于A-star算法和时间弹性带（Time Elastic Band,TEB）算法来研究巡检机器人的路径规划及自主避障算法;利用A-star算法可以获取全局最优路径,TEB算法对动态障碍物有良好的避障性能,提出了一种混合路径算法作为机器人移动时的路径规划策略,能够准确地规划出一条前瞻性强、距离最优的有效路径,使机器人安全、平稳地移动到目标点。（3）基于搭建有激光雷达的阿克曼机器人硬件平台和ROS软件平台,利用gmapping算法在不同障碍物密度的实际环境下进行地图构建实验,得到的环境地图轮廓分明障碍物清晰,验证了该算法构建地图的准确性和实时性;再进行机器人路径规划及避障实验,验证了本文提出的混合路径算法具有良好的路径规划和动态避障能力。在导航系统实现的基础上对巡检机器人自主充电优化策略进行分析,对于提高机器人的工作效率有现实意义。通过仿真与试验结果表明:在模拟环境与实际环境下采用gmapping算法,对其重要参数的择优配置,可以提高该算法构建地图的准确性和实时性,使用混合路径算法能够实现路径规划以及动态避障。本文有效达成了防疫消杀巡检机器人精准定位导航与混合动态路径规划的目标,为实现移动服务机器人快速、准确、安全地完成防疫消杀巡检任务提供理论和技术支持。
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