摘 要

随着机器人技术的发展和电力体制改革的深化，使用智能机器人代替人工进行电力仓库的巡检工作成为可能，其中的关键技术就是激光导航。

论文以此为背景进行基于激光雷达的同时定位与建图（SLAM）与路径规划算法的研究。对基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的SLAM算法进行了理论分析和仿真实验对比，对Dijkstra和A*两种全局路径规划算法进行了理论分析和仿真实验对比，对DWA局部路径规划算法进行了理论分析和仿真实验。

以Gazebo为物理仿真平台搭建了电力仓库和巡检机器人的物理模型，运行基于粒子滤波的SLAM、A*和DWA算法，完成了在模拟环境中的建图和路径规划任务，验证了算法的有效性。

关键词：电力仓库；激光雷达；同时定位与建图；路径规划

Abstract

With the development of robot technology and the deepening of power system reform, it is possible to use intelligent robot instead of manual inspection of power warehouse, among which the key technology is laser navigation.

Based on this, the paper studies simultaneous localization and mapping (SLAM) and path planning algorithm based on lidar.The SLAM algorithm based on extended kalman filter and particle filter is theoretically analyzed and compared with simulation experiments, Dijkstra and A* two global path planning algorithms are theoretically analyzed and compared with simulation experiments, and DWA local path planning algorithm is theoretically analyzed and simulated.

Gazebo was used as the physical simulation platform to build the physical model of the power warehouse and the inspection robot,on which the SLAM based on particle filter, A* and DWA algorithms were run, and the mapping and path planning tasks in the simulation environment were completed, which verified the effectiveness of the algorithm.

Key Words：power warehouse；lidar；SLAM；path planing

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题背景及研究意义 1

1.2 激光导航技术研究综述 1

1.2.1 国内外研究现状 2

1.2.2 国内外研究结果 2

1.3 本文的主要内容 3

第2章 巡检机器人系统模型分析 5

2.1 坐标系及传感器的建模 5

2.1.1 坐标变换 5

2.1.2 里程计的建模 6

2.1.3 激光雷达的建模 7

2.2 环境地图的构建 10

2.2.1 环境地图的表示 10

2.2.2 栅格地图的构建 11

第3章 巡检机器人SLAM理论研究 13

3.1 扩展卡尔曼滤波器算法的研究 13

3.1.1 扩展卡尔曼滤波器的原理 13

3.1.2 扩展卡尔曼滤波器的仿真实验 15

3.2 RB粒子滤波器算法的研究 17

3.2.1 RB粒子滤波器的原理 17

3.2.2 RB粒子滤波器的仿真实验 21

第4章 巡检机器人路径规划算法的研究 24

4.1 全局路径规划算法的研究 24

4.1.1 Dijkstra算法原理与仿真 24

4.1.2 A*算法原理与仿真 26

4.2 局部路径规划算法的研究 29

4.2.1 DWA算法的原理 29

4.2.2 DWA算法的仿真实验 31

第5章 巡检机器人在模拟电力仓库中的实验 33

5.1 实验平台介绍 33

5.1.1操作系统与机器人操作系统 33

5.1.2物理仿真平台 34

5.1.3巡检机器人平台 35

5.2 SLAM与路径规划实验 36

5.2.1 SLAM与路径规划整体框架 36

5.2.2 SLAM实验 36

5.2.3路径规划实验 39

第6章 结论 41

参考文献 42

致谢 44

第1章 绪论

1.1 课题背景及研究意义

人们的饮食起居和工作娱乐等日常活动，在迅猛发展的科技背景下，不知不觉间已有了翻天覆地的变化，其中人工智能更是一马当先，作为前沿尖端科技，在当下和未来都有着巨大的影响力。而机器人技术凝结着众多学科的精华，涵盖了计算机、控制、电学、通信、机械等多个领域，是一种具有感知、运动和决策能力的智能装置^[1]，最重要的是，它是人工智能高度发展的体现。根据工作环境和所执行的任务的不同，机器人也分为很多种类，如在工厂流水线执行重复任务的机械臂，在空中执行侦察甚至打击任务的无人机，在地面执行巡检搜救任务的移动机器人，在餐厅执行送餐点餐任务的服务机器人等，其多领域的应用及快速的发展预示着它将会在不远的将来为各行各业及人们的生活再次带来巨大的变革。

伴随着科技的进步和社会经济趋势的增长，电力行业也得到了一定发展，电力企业生产资料日益增多，供电企业在电网建设中所涉及的各种生产资料的存储和保管是企业发展的重要保障。而我国现有电力仓库还存在许多问题，其中之一便是仓库管理模式较为落后，缺少现代化的管理设备^[2],[3]。电力仓库存储物资往往较为贵重，巡检是必要工作，而人工巡检易受各种因素影响，且人力资源消耗大，巡检工作难以得到保障^[4]，随着机器人技术的不断发展，智能巡检机器人的出现则很好的解决了这一问题。

电力仓库的巡检机器人主要任务是进行仓库的例行全面巡视和检查物资工作，其核心技术是激光导航，即利用激光雷达传感器进行同时定位与建图(SLAM)和路径规划工作。SLAM是指在未知环境中对机器人位姿进行定位的同时建立环境地图，由于电力仓库属于室内环境，无法利用GPS获取绝对坐标，只能靠机器人本身的传感器对环境建立相对参考系的地图并定位，这一问题一直是机器人领域研究的重难点^[5]。路径规划则是在建立或未完全建立好的地图上任意设定一个目标点，机器人需找到到达目标点的最短路径并前往，且在前往时规避障碍，这是巡检机器人在收到某处异常的信号后迅速赶到现场的基本能力。本课题所研究的巡检机器人即旨在利用激光导航技术完成电力仓库的巡检工作，解决一部分目前电力仓库的现代化管理问题。

1.2 激光导航技术研究综述