摘要移动机器人作为机器人的重要分支，在工业、军事、医疗、太空探索等众多领域扮演着越来越重要的角色。自主导航作为移动机器人的鲜明特征和基本功能，已成为近年来研究的热点。移动机器人自主导航主要包含三个方面的问题：(1)地图构建，机器人需要在已知的环境地图中设定移动目标并规划路径，而如何在未知的环境中创建地图是自主导航首先要解决的问题。(2)定位，移动机器人要在全局坐标系中找到自身精确的位置和方向信息，这是自主导航的前提。(3)路径规划，在完成地图构建与定位后，机器人需要规划一条可以安全无碰撞抵达目的地的最优路径。其中前两个问题可由同时定位与地图构建(SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM)技术解决。SLAM可解释为机器人在未知环境中探索时，依靠内部和外部传感器确定自身位置和姿态的同时完成未知环境地图的绘制。针对长久以来相对隔离的机器人开发与编程环境，本文采用更加开放的ROS开源机器人操作系统作为软件平台，使用TurtleBot3Burger移动机器人搭建了基于激光传感器的室内自主导航系统。本文所做具体工作如下：首先，对同时定位与地图构建技术进行了论述，介绍其中所涉及的地图表达方式及定位算法。并在ROS中搭建移动机器人模型与SLAM系统框架，使用占据栅格地图和基于粒子滤波器的蒙特卡罗定位算法完成仿真。其次，对路径规划中全局路径规划和局部路径规划两个子问题进行研究。采用A*算法完成全局路径规划，得到当前位置与目标点之间的无碰撞最短路径。当机器人沿该条最短路径前进时，使用DWA动态窗口法进行局部路径规划，实现实时避障。通过结合代价地图，最终在ROS中完成导航仿真。最后，在ROS中将上述SLAM与导航系统进行搭建，使用搭载了360°激光传感器的TurtleBot3移动机器人在实际室内环境中完成了地图构建、自主定位、路径规划和实时避障的实验，验证了本文设计的导航系统的可行性。关键词：移动机器人，自主导航，同时定位与地图构建，路径规划，ROSAbstractAsanimportantbranchofrobots,mobilerobotsplayanincreasinglyimportantroleinmanyfieldssuchasindustry,military,medicalandspaceexploration.Autonomousnavigation,asadistinctivefeatureandbasicfunctionofmobilerobots,hasbecomeahottopicinrecentyears.Autonomousnavigationofmobilerobotsmainlyincludesthreeproblems:(1)Mapping,therobotneedstosetthetargetandplanthepathinthemap.Howtocreateamapinanunknownenvironmentisthefirstproblemtosolvefortheautonomousnavigation.(2)Localization,themobilerobotmustfinditsownprecisepositionandorientationintheglobalcoordinatesystem.Thisisthepremiseofautonomousnavigation.(3)Pathplanning,aftersettingthetargetinthemap,therobotneedstoplanashortestpaththatcanbesafelyandcollision-freetoreachthedestination.ThefirsttwooftheproblemscanbesolvedbySimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)technology.SimultaneousLocalizationandMappingisthecomputationalproblemofconstructingorupdatingamapofanunknownenvironmentwhilesimultaneouslykeepingtrackoftherobot'slocationwithinit.Forarelativelylong-termisolatedrobotdevelopmentandprogrammingenvironment,thispaperusesROSopensourcerobotoperatingsystemasasoftwareplatform,andusesTurtleBot3Burgermobilerobottobuildanindoorautonomousnavigationsystembasedonlasersensors.Thispaperhascompletedtheworkasfollows:Firstly,theSimultaneousLocalizationandMappingisdiscussed,alsorelatedmaprepresentationmethodandlocalizationalgorithmsareintroduced.ThispaperbuildsamobilerobotmodelandtheSLAMsystemframeworkinROS,thenusesoccupancygridmapandMonteCarlolocalizationcompletethesimulation.Secondly,twosub-problemsofglobalpathplanningandlocalpathplanninginpathplanningarestudied.TheA*algorithmisusedtocompletetheglobalpathplanningandobtainthecollision-freeshortestpathbetweenthecurrentpositionandthetargetpoint.Whe...
