地图构建与路径规划算法是服务机器人自主移动技术的核心;人机交互技术是降低服务机器人使用门槛,普及推广服务机器人的关键。本课题研究了服务机器人交互式地图构建及动态场景下的路径规划技术。目的在于使服务机器人在构建环境地图时,通过语音、视觉等交互方式,实现方便快捷的人机交互;在自主移动时,能有效感知环境中的行人,具备在动态环境中的自主移动能力。本课题的技术可以应用到助老助残、送餐等机器人中,以提高机器人的实用性。在研究过程中,首先针对现有的硬件平台及传感器特性,研究并选择合适的2D栅格地图构建算法与机器人自定位算法;通过实验优化了机器人建图与定位参数。为实现交互式地图构建,课题实现并验证了三种利用Kinect深度相机实现机器人跟随的方案,通过实验从中选出了性能最佳的方案;构建了基于rosjava的移动终端APP,以实现机器人和用户之间的语音交互与建图和路径规划过程的远程监控。为解决服务机器人在动态场景中的路径规划与导航问题,本文在Lattice状态网格搜索空间中,融合行人感知技术获取的行人轨迹预测信息,提高了移动机器人在动态场景中的自主移动能力。课题的研究内容包括服务机器人交互式地图构建技术与基于行人感知技术的移动机器人路径规划系统。先后为机器人配置了光电码盘及9轴IMU以提供精确的里程计信息;采用KCF核化相关滤波算法,实现了鲁棒的机器人跟随行人功能;基于rosjava平台开发了人机交互及机器人远程监控APP;融合激光雷达和深度相机(Kinect)观测信息,实现了鲁棒的行人检测与行人轨迹预测;利用行人感知与轨迹预测信息,构建了动态场景中的机器人路径规划系统。课题构建的服务机器人可以通过人机语音视觉交互APP,实现地图构建与路径规划中的语音标注、机器人跟随、语音控制机器人到达指定位置等功能。地图构建方便快捷,通过APP实时远程监控机器人状态,简洁直观,易于用户操作使用。行人感知模块的行人检测与行人轨迹预测功能,检测迅速,鲁棒性好。机器人具备在动态场景中的自主移动能力,达到了预期的研究目标。