基于激光雷达的移动机器人定位与导航技术 大学论文
基于激光雷达的机器人导航系统
基于激光雷达的机器人导航系统随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用，机器人正逐渐融入我们的生活中。
而机器人在无人驾驶汽车、物流配送、工业制造等领域的出色表现，正得益于基于激光雷达的导航系统的应用。
激光雷达是一种通过发射激光束并测量反射光来获取目标物体距离和形状的一种技术。
机器人导航系统中的激光雷达被安装在机器人的顶部或底部，通过旋转发射激光束，并接收反射光信号，从而得到周围环境的三维信息。
这些信息经过处理后，机器人能够准确地感知周围物体的位置、形状和距离，从而进行相应的导航决策。
首先，激光雷达可以提供高精度的距离测量。
激光束能够在短时间内扫描周围环境，并将所探测到的物体的距离数据以三维点云的形式呈现。
这能够帮助机器人准确地感知周围环境中的障碍物，避免碰撞和其他潜在的危险。
使用激光雷达进行导航的机器人能够迅速反应和调整路径，保证安全和高效的行动。
其次，基于激光雷达的机器人导航系统具有较高的适应性。
无论是在室内还是室外环境中，激光雷达都能够准确地检测到周围物体的位置和形状。
不受光线、温度和湿度等环境条件的限制，机器人可以在各种复杂的地形和环境中进行导航和定位。
这为机器人的广泛应用提供了基础，例如在仓储物流中的自动化选货、无人驾驶汽车的自动驾驶等。
此外，基于激光雷达的导航系统能够提高机器人的位置和定位的精度。
激光雷达可以以极高的频率进行扫描，获取大量的点云数据。
通过对这些数据进行处理和分析，可以准确地计算出机器人在环境中的位置和方向，并及时对其进行修正。
这一高精度定位的优势为机器人在导航过程中实时地感知周围环境提供了保障，极大地提高了导航系统的稳定性和可靠性。
在未来，基于激光雷达的机器人导航系统还有着广阔的应用前景。
随着人们对机器人的需求和依赖度不断增长，越来越多的领域将会引入机器人导航系统。
例如，医疗机器人可以通过激光雷达导航系统准确地定位和移动，辅助医生进行手术操作。
救援机器人可以利用激光雷达的高精度定位功能，在灾难现场进行准确定位和搜救。
基于激光雷达的移动机器人室内定位与导航
• 144•器算计群体提供类似操作系统应有的功能，提供了操作系统本该具有的一些服务。
以及硬件抽象和底层设备控制。
ROS 操作系统主要目标是对机器人研发提供功能代码包的支持。
ROS是一个非常复杂分布式的进程框架，并且支持一种类似于代码储存库的联合系统，进程被封装在易于被分享和发布的程序包和功能包中，这些设计可以使一个完整工程的开发和实现从文件系统到用户接口完全独立决策，独立的工程都可以被ROS的一些基础工具全部整合在一起，形成一个庞大的体系。
图1 整体设计方案ROS其实是由底层和高层两大部分组成，低层使用是BSD 许可证,也就是操作系统层，能免费用于研究和商业用途。
高层则是广大用户群体上传用户代码实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图，行动规划，感知，模拟等等。
3.2 基于激光雷达SLAM建图技术激光雷达是本项目中最核心的传感器，激光雷达其实就是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器，它由激光发射端和光学接收端两大核心部分组成，工作时会通过自身的旋转，激光发射端向目标发射激光束，对障碍物进行感知之后，会反射一个信号，光学接收端就会接收目标返回来的信号，发射信号与接收的信号进行比较，然后在做相应的处理，然后就会获取目标的有关信息。
ROS为机器人导航提供了非常强大的支持，这可以让我们在不了解细节和具有海量复杂无比的科学计算的情况下就可以对机器人导航，定位，路径规划。
第一步就是要建立一个封闭环境的地图，这个过程叫做SLAM。
项目组采取gmapping包构建二维地图。
上文中提到了激光雷达的工作原理。
通俗的讲，激光雷达在工作时就是测量自身到障碍物之间的距离。
机器人初始化完成之后，会有一个对应的世界坐标和自身的朝向信息，然后根据激光雷达的探测信息，估算出的障碍物的相对坐标。
我们采用bresenham算法直线段扫面的算法：通过激光雷达的扫描后，会得到机器人自身到障碍物之间的距离，那么我们把障碍物所处的栅格标注为occupy，机器人所处的栅格与障碍物所处的栅格之间之处都为free。
《基于视觉与激光雷达的ROS机器人自主导航研究》
《基于视觉与激光雷达的ROS机器人自主导航研究》一、引言随着科技的飞速发展，机器人技术已经广泛应用于各个领域，其中自主导航技术是机器人实现智能化、自主化的关键技术之一。
ROS（Robot Operating System）作为一种开源的机器人操作系统，为机器人自主导航提供了强大的支持。
本文将针对基于视觉与激光雷达的ROS机器人自主导航进行研究，探讨其原理、方法及实际应用。
二、视觉与激光雷达在自主导航中的作用1. 视觉系统视觉系统是机器人自主导航的重要传感器之一，它通过捕获环境图像，为机器人提供周围环境的信息。
在ROS中，视觉系统可以通过相机等设备获取图像，并利用计算机视觉技术对图像进行处理，提取出有用的信息，如障碍物、路径等。
这些信息对于机器人的自主导航至关重要。
2. 激光雷达系统激光雷达系统是一种三维测量传感器，它可以测量机器人周围环境的距离、角度等信息。
在ROS中，激光雷达可以提供高精度的环境信息，如地形、障碍物、道路等。
这些信息对于机器人在复杂环境中的自主导航具有重要意义。
三、基于视觉与激光雷达的ROS机器人自主导航原理基于视觉与激光雷达的ROS机器人自主导航原理主要包括环境感知、路径规划和控制执行三个部分。
1. 环境感知环境感知是机器人自主导航的基础，它通过视觉系统和激光雷达等传感器获取周围环境的信息。
在ROS中，可以利用各种传感器数据融合技术，将视觉信息和激光雷达信息进行有效的融合，提高环境感知的精度和可靠性。
2. 路径规划路径规划是机器人自主导航的核心，它根据环境感知信息，为机器人规划出一条从起点到终点的最优路径。
在ROS中，可以利用各种算法，如A算法、动态窗口法等，实现路径规划。
同时，还可以利用全局和局部路径规划技术，使机器人在复杂环境中能够灵活地避开障碍物，顺利地到达目的地。
3. 控制执行控制执行是机器人自主导航的实现过程，它根据路径规划的结果，控制机器人的运动。
在ROS中，可以通过控制机器人的电机、轮子等执行机构，实现机器人的运动控制。
《移动机器人SLAM与路径规划研究》范文
《移动机器人SLAM与路径规划研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在日常生活、工业制造、军事探测等各个领域的应用越来越广泛。
移动机器人的核心问题之一是如何在未知环境中自主导航，其中关键技术包括SLAM （同时定位与地图构建）和路径规划。
本文将针对移动机器人SLAM与路径规划技术进行深入研究，探讨其原理、应用及挑战。
二、SLAM技术概述1. SLAM技术原理SLAM是一种使移动机器人能够在未知环境中自主定位并构建地图的技术。
其基本原理是通过机器人搭载的传感器（如激光雷达、摄像头等）感知周围环境信息，结合机器视觉、概率论等算法，实现机器人的实时定位与地图构建。
2. SLAM技术分类根据传感器类型和实现方式的不同，SLAM技术可分为基于激光雷达的SLAM、基于视觉的SLAM等。
其中，基于激光雷达的SLAM具有较高的定位精度和稳定性，适用于室外大范围环境；而基于视觉的SLAM则具有较高的环境适应性，能够在复杂多变的室内环境中工作。
三、路径规划技术概述1. 路径规划原理路径规划是指机器人在已知或未知环境中，根据任务需求和约束条件，寻找从起点到终点的最优路径。
其核心思想是利用图论、优化算法等理论，将机器人运动问题转化为图搜索问题，从而找到最优路径。
2. 路径规划分类根据环境信息的已知程度，路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划主要针对已知环境，通过建立环境模型和搜索算法来寻找最优路径；而局部路径规划则主要针对未知或动态变化的环境，通过实时感知和决策来实现机器人的路径规划。
四、移动机器人SLAM与路径规划的融合应用1. SLAM与路径规划的相互关系SLAM和路径规划是移动机器人自主导航的两个关键技术。
SLAM为机器人提供了环境信息和自身位置信息，为路径规划提供了基础；而路径规划则根据任务需求和约束条件，利用SLAM 提供的信息为机器人规划出最优路径。
因此，两者相互依存、相互促进。
2. SLAM与路径规划的融合应用在移动机器人的实际应用中，SLAM与路径规划的融合应用具有重要意义。
机器人导航激光雷达实现精准定位
机器人导航激光雷达实现精准定位随着科技的快速发展，机器人已经逐渐进入我们的日常生活中。
无论是在工业生产线上还是在家庭中，机器人都扮演着重要的角色。
然而，机器人能够精准定位却是一个重要的挑战。
在这方面，激光雷达技术成为了实现精准定位的一种重要手段。
激光雷达是一种通过激光束发射与接收来测量距离和检测物体的设备。
借助激光雷达，机器人可以通过扫描周围环境并获取物体的位置信息，从而实现精准定位。
激光雷达可以通过扫描物体表面的反射光来计算物体与机器人的距离，并根据激光束反射的时间和角度数据绘制出物体的三维图像。
激光雷达的实现原理可以简单概括为通过发射激光束，并通过测量激光束被反射回来的时间差，得出物体与机器人的距离。
激光雷达会以非常高的频率进行数据采集，每一次扫描都能够提供物体在三维空间中的位置信息。
这样，机器人就可以根据激光雷达获取的数据来制定相应的行动策略，实现精确的定位和导航。
激光雷达的精确度与测距范围是进行精准定位的关键。
一般来说，激光雷达的测距精度可以达到毫米级别，而测距范围通常在几米到几十米之间。
通过将多个激光雷达组合使用，可以实现更大范围的测距和更高的定位精度。
此外，激光雷达还可以快速扫描周围的环境，并实时更新数据，使机器人能够快速响应环境变化。
然而，激光雷达也存在一些局限性。
例如，在强光干扰下，激光雷达的性能可能会受到影响。
此外，激光雷达的价格相对较高，导致在某些应用领域中使用受限。
但随着技术的发展，这些问题也将逐渐得到解决。
在日常生活中，机器人的精准定位对于许多应用场景都至关重要。
例如，在物流仓库中，机器人需要能够准确地定位并获取货物的位置信息，以便进行自动搬运。
在医疗领域，机器人可用于手术、康复训练等任务，而精准的定位则成为了保证操作安全的关键。
总之，机器人导航激光雷达的应用使得机器人能够实现精准定位成为可能。
激光雷达通过扫描周围环境并获取物体的位置信息，为机器人的自主导航提供了重要的数据支持。
激光雷达技术在机器人导航中的应用研究
激光雷达技术在机器人导航中的应用研究综述机器人导航是机器人研究的重要领域之一，可以应用于家庭清洁机器人、医疗机器人、安防机器人等各个领域。
随着科技的快速发展，激光雷达技术在机器人导航中得到了广泛应用，成为研究的热点之一。
本文将从激光雷达的基本原理、应用场景和未来发展等方面进行探讨，以期为机器人导航研究提供一定的参考。
激光雷达技术的基本原理激光雷达技术是一种主动式遥感测量技术，通过向测量目标发射激光脉冲，测量目标回波来实现对目标空间位置的测量。
其基本原理是利用激光器发射出的高强度激光束，一旦碰到物体就会被反射回来，然后通过探测器获取回波的时间和强度来计算物体的空间位置和距离。
激光器在发射脉冲后，会计时穿过空气、以及回声反射对象的时间，激光雷达通过测量返回的时间，计算出物体与激光雷达之间的距离，多次测量来获得物体的三维位置，从而实现机器人导航。
激光雷达技术在机器人导航中的应用场景激光雷达技术在机器人导航中的应用非常广泛，可以应用于自动驾驶车辆、无人机、家用机器人等多个领域。
1. 自动驾驶车辆：激光雷达技术在自动驾驶汽车中得到了广泛应用。
车辆通过激光雷达扫描周围环境，可以获取高精度的三维地图，实现自动导航和避障功能。
在高速行驶的情况下，激光雷达可以精确测量道路的宽度、距离和路面情况，帮助驾驶员安全驾驶。
2. 无人机：激光雷达技术在无人机导航中得到了广泛应用。
无人机通过激光雷达扫描周围环境，可以获取高精度的三维地图，实现自主导航、自主避障和环境建模等功能。
激光雷达还可以帮助无人机精确制定飞行路径和避免危险。
3. 家用机器人：激光雷达技术在家用机器人中得到了广泛应用。
机器人通过激光雷达扫描房间，可以获取高精度的三维地图，实现自主清洁和避障控制。
激光雷达还可以帮助机器人规划清洁路径、检测障碍物和充电站等。
未来发展激光雷达技术在机器人导航中的应用前景非常广阔，未来发展趋势主要有以下几个方面：1. 小型化和低成本化：激光雷达设备的小型化和低成本化将是未来发展的趋势。
基于固态激光雷达SLAM的移动机器人定位技术研究
基于固态激光雷达SLAM的移动机器人定位技术研究移动机器人定位是机器人导航和路径规划的关键技术之一。
随着人工智能和机器人技术的快速发展，移动机器人在工业、农业、医疗等领域的应用越来越广泛。
在移动机器人定位技术中，基于固态激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）被认为是一种高精度、实时性强的定位方法。
固态激光雷达是一种利用激光束扫描周围环境并获取三维空间信息的传感器。
相比传统的机械式激光雷达，固态激光雷达具有体积小、响应速度快、寿命长等优点，逐渐成为移动机器人定位中的主流选择。
SLAM算法则是利用激光雷达扫描的数据进行同时定位和地图构建的算法。
在固态激光雷达SLAM的移动机器人定位技术研究中，首先需要进行传感器数据的处理和融合。
固态激光雷达扫描得到的数据包括距离和角度信息，需要通过滤波、配准等处理，融合其他传感器如惯性导航系统（IMU）的数据，提高定位精度和鲁棒性。
其次，基于固态激光雷达的SLAM算法需要进行地图构建和定位更新。
地图构建是通过融合多次激光雷达扫描数据，建立环境的三维模型。
定位更新则是将机器人当前位置与地图进行匹配，更新机器人的位姿估计。
最后，需要进行机器人定位误差的校正和优化。
由于传感器误差、环境变化等原因，机器人定位可能存在误差。
可以通过扩展卡尔曼滤波（EKF）等方法，对机器人的位姿进行校正和优化。
基于固态激光雷达SLAM的移动机器人定位技术研究具有广阔的应用前景。
该技术能够实现高精度、实时性强的机器人定位，为机器人在未知环境中的导航和路径规划提供重要支持。
未来，我们可以进一步优化该技术，提高定位的精度和鲁棒性，推动移动机器人在各个领域的应用。
激光雷达在机器人导航中的应用研究
激光雷达在机器人导航中的应用研究激光雷达（Lidar）是一种常见于机器人导航系统中的传感器，通过利用激光束扫描周围环境，并测量从激光器发射到目标物体并返回的时间，进而计算出目标物体的位置和距离。
在机器人导航中，激光雷达被广泛应用于地图构建、环境感知和障碍物避障等功能。
本文将重点讨论激光雷达在机器人导航中的应用研究。
首先，激光雷达在机器人导航中的核心应用之一是地图构建。
通过使用激光雷达，机器人能够快速、准确地获取周围环境的三维点云数据。
这些点云数据可以用来构建精确的地图，包括室内和室外环境。
激光雷达提供的高精度和高分辨率数据能够捕捉到细微的环境细节，包括墙壁、家具和其他障碍物的位置和形状。
通过对这些数据进行处理和整合，机器人可以实时地更新和维护地图，并利用地图来进行路径规划和导航。
地图构建是机器人导航中的一个关键环节，而激光雷达的高精度数据为地图的建立提供了坚实的基础。
其次，激光雷达在机器人导航中的另一个重要应用是环境感知。
机器人需要实时了解周围环境的变化和障碍物的位置，以便进行避障和规避。
激光雷达通过扫描周围环境，可以提供机器人所处位置周围的距离信息和障碍物的形状信息。
这些信息有助于机器人快速准确地探测到可能的障碍物，并采取相应的行动。
激光雷达不受光线条件和颜色的影响，可以在各种复杂的环境中工作，例如室内的暗处或者室外的阳光直射下。
因此，激光雷达在机器人导航中能够提供可靠的环境感知能力，为机器人的安全导航提供了有力的支持。
障碍物避障是机器人导航中的一项重要任务，激光雷达在其中发挥了关键作用。
利用激光雷达提供的高精度距离信息，机器人能够实时检测到周围环境中的障碍物，并根据障碍物的位置和形状进行规避。
基于激光雷达数据的障碍物避障算法可以帮助机器人快速准确地计算出避障路径，并执行相应的动作，以避免与障碍物发生碰撞。
激光雷达的高精度和快速响应能力使得机器人可以灵活地适应不同的导航环境，如狭窄的通道、复杂的走廊和交通拥堵的场景。
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目录第一章绪论 (3)1.1引言 (3)1.2移动机器人的定义与主要研究内容 (3)1.2.1移动机器人的定义 (3)1.2.2移动机器人的主要研究内容 (4)1.3本文研究课题与内容安排 (5)1.3.1研究课题 (5)1.3.2内容安排 (6)第二章移动机器人导航技术概述 (8)2.1移动机器人工作环境表示方法 (8)2.1.1几何地图 (8)2.1.2拓扑地图 (10)2.2移动机器人定位技术 (11)2.2.1相对定位技术 (11)2.2.2绝对定位技术 (12)2.3移动机器人路径规划方法 (13)2.3.1Dijkstra和A*图搜索算法 (13)2.3.2人工势场法 (13)2.3.3调和函数势场法 (14)2.3.4回归神经网络法(RNN) (15)第三章基于线段关系的扫描匹配定位 (17)3.1环境描述 (17)3.2定位传感器 (19)3.3直线段提取................................................................................. . (20)3.3.1LRF数据点分段 (20)3.3.2直线拟合 (21)3.3.3直线斜率计算 (21)3.4线段关系(LSR)匹配 (23)3.4.1判据选取 (23)3.4.2递进式对应性计算 (25)3.4.3距离关系比较的分离与合并 (26)3.4.4最佳匹配搜索 (28)3.4.5位姿计算 (29)3.5实验及结果分析 (29)第四章基于已知地图的路径规划 (32)4.1基于A*算法的拓扑地图规划 (33)4.1.1拓扑地图的表示 (33)4.1.2A*算法 (34)4.2基于回归神经网络(RNN)的栅格规划算法 (36)4.2.1栅格环境的RNN表示 (36)4.2.2RNN动力学模型 (37)4.2.3RNN路径规划的基本机理 (38)4.2.4RNN安全路径设计 (39)4.2.5RNN路径规划算法设计 (42)第五章基于混合地图的移动机器人递阶导航系统的设计 (47)5.1导航系统体系结构 (48)5.2混合地图模型 (49)5.3三级递阶规划结构 (50)5.3.1全局规划层架构 (50)5.3.2局部规划层架构 (51)5.3.3基于Motor-schema的行为反应层 (53)5.4地图匹配法和里程计相结合的自定位技术 (55)5.4.1里程计模型 (55)5.4.2匹配定位方法 (55)5.4.3位姿融合 (58)5.4.3.1里程计误差分析 (58)5.4.3.2匹配定位方法误差分析 (59)5.4.3.3Kalman滤波 (60)5.5各功能间的统筹协调 (61)5.6递阶导航软件SmartNavigator (62)5.6.1系统架构 (63)5.6.2导航软件界面及使用介绍 (64)第六章实验平台与实验设计 (69)6.1多功能机器人―天骄-I‖ (69)6.1.1硬件系统 (69)6.1.2运动控制系统 (70)6.1.3激光雷达 (71)6.2基于混合地图的递阶导航实验 (73)6.2.1实验设计与分析 (73)6.2.2地图描述 (74)6.2.3实验过程 (74)6.2.4实验结果与分析 (75)6.2.5实验结论 (78)第七章结论与展望 (79)7.1结论 (79)7.2展望 (80)参考文献 (81)致谢 (84)攻读硕士学位期间发表的学术论文 (86)作者在攻读硕士学位期间参加的科研工作 (86)第一章绪论1.1 引言国际标准化组织（ISO）中的工业自动化系统委员会（TC184）所属工业机器人分会（SC2）对机器人的定义是：“A robot is a machine which can be programmed to perform some tasks which involve manipulative or locomotive actions under automatic control”，即―机器人是一种自动控制下通过编程可完成某些操作或移动作业的机器‖。
机器人是在创造一个―与人一样思考、一样行动的机械装置‖的构想下诞生的。
随着机器人应用领域的不断拓展，机器人技术已经超出工业机器人范畴。
早在七十年代中期，在计算机技术、传感器技术和人工智能理论的推动下，国际上广泛开展了对智能机器人的研究，其中以移动机器人[1]的研究最为广泛。
近年来,移动机器人技术在工业、农业、医学及社会服务业等领域显示了越来越广泛的应用前景。
在我国，移动机器人研究也蓬勃开展起来，神州系列载人飞船多次发射成功，表明国家加大在宇航领域的科学研究力度，在提出的―嫦娥计划‖中，移动机器人是星际探索的重要工具，在即将到来的第十一个五年计划中，以服务机器人为代表的移动机器人将承担一个重要的角色，因此，移动机器人已经成为相关科技人员研究攻关重点。
1.2 移动机器人的定义与主要研究内容1.2.1 移动机器人的定义移动机器人是机器人学中的一个重要分支。
所谓移动机器人就是指能够对复杂的环境进行自主的分析、判断和决策，并实现快捷、安全、自由移动的机器人●从工作环境来分，可分为室内移动机器人和室外移动机器人；●按移动方式来分，可分为轮式移动机器人、步行移动机器人、蠕动机器人、履带式移动机器人、爬行机器人和水下推进式机器人等；●按控制体系结构来分，可分为功能式(水平式)结构机器人、行为式(垂直式)结构机器人和混合式结构机器人；●按功能和用途来分，可分为医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人和管道检测机器人等；●按作业空间来分，可分为陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人；1.2.2 移动机器人的主要研究内容与传统的工业机器人相比，移动机器人是一个组成结构非常复杂的系统，具有任务分析、信息感知、自主决策等类似人类智能行为的人工智能。
换句话说，移动机器人可以看作是由知识库及传感器系统、行为控制器和机械装置组成的相互联系、相互作用的复杂动态系统。
其研究涉及传感器、人工智能、机械控制等技术，尤其集中在若干关键技术的研究与突破。
这些关键技术主要包括机器人体系结构、导航技术、运动控制技术和多传感器信息的集成与融合等[1,2]。
1)多传感器信息融合融合是针对一个系统中使用多传感器(多个或多类)这一特定问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。
多传感器融合[3]的常用方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波等。
其中加权平均法是最简单，也最直观的方法，一般用于对动态低水平的数据进行处理；贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器低层数据的常用方法，适用于具有高斯白噪声的不确定性传感信息融合；对于系统噪声和观测噪声为高斯白噪声的线性系统模型采用卡尔曼滤波(KF)来融合动态低层次冗余传感信息。
2)运动控制技术由于移动机器人的执行机构种类众多，主要有车轮式，履带式，腿足式，蠕动式，蛇行式等机构形式。
因此，运动控制技术的研究不可小觑。
移动机器人的运动控制一般分两个层次：●移动控制：在导航模块给出具体的移动路径之后，求得合适的速度控制量和驾驶角，保持路径跟踪的鲁棒性。
●执行：由机器人的移动机构完成移动控制命令。
例如，对轮式机器人来说，即控制车轮的转角和转速。
3)导航技术这是移动机器人技术的核心研究部分，涉及到人工智能技术诸多问题：感知，执行，规划，结构，硬件，计算效率以及问题求解。
所谓导航是指移动机器人通过传感器感知环境与自身状态，建立地图，实现在有障碍物的环境中搜索一条最优或近似最优的无碰路径，以到达目标的自主运动。
导航技术需解决三方面的问题：1) 地图建模，2)自定位，3)路径规划。
4)体系结构移动机器人是一个自主式智能系统，其主要任务是如何把感知、规划、决策和行动等各种模块有机地结合起来。
它的作用包括：把各个子系统连接成一个整体，包括各个部件的接口规范、通讯协议和数据流程；统一管理、调度各个子系统，控制它们功能的发挥，按总体工作模型进行协调工作，使各子系统步调一致地完成总体任务。
可见，其设计的优劣直接关系到系统整体性能的发挥和智能水平的高低。
1.3 本文研究课题与内容安排1.3.1 研究课题由于导航技术涉及到移动机器人人工智能技术的每一个问题：感知，执行，规划，结构，硬件，计算效率以及问题求解。
因此，导航技术目前仍是需要研究的最具有挑战性的问题之一[1]。
导航技术涉及三个方面：●地图，映射移动机器人环境的信息数据结构，是路径规划的平台。
●定位，确定移动机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态,是确保导航质量的基本因素。
●路径规划，指移动机器人按照某一性能指标，在地图中搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次最优的无碰路径，是导航的核心技术。
关于地图建模、自定位方法和路径规划，分别有很多研究成果，但目前存在的问题是：1.研究者在理论上提出了很多地图建模方法，但囿于成本考虑，移动机器人板载计算机的计算和存储能力有限。
因此，在实用的移动机器人导航软件系统中，如何选择合适的地图建模方法，成为难题。
一些导航软件甚至不使用地图模型的概念，直接使用反应式行为的导航技术。
2.自定位是保证导航质量的基础，目前常用的基于里程计的定位方法不能用于长时间的导航，需要采取更为有效的移动机器人自定位方法。
3.路径规划算法的研究已取得很多理论成果，但多数仍停留在仿真研究层面上，对于实时性要求很高的实际机器人导航过程中，如何选择快速、有效的路径规划算法是导航系统设计的核心问题。
4.如何整合导航技术的诸多研究成果，进行实用导航系统软件框架的设计，仍是目前较少涉及的研究领域。
综上所述，着眼于目前移动机器人导航研究中存在的问题，本文提出基于混合地图模型，里程计与地图匹配相结合的自定位方法和分层路径规划，来设计一个实用的移动机器人递阶导航系统软件。
1.3.2 内容安排本文主要研究内容是在阅读大量文献和进行大量实验的基础上，针对地图建模，机器人自定位技术，路径规划方法，机器人运动控制，解决在真实环境下如何为移动机器人设计一个良好的导航系统，并在此基础上使用自主开发的移动机器人进行导航实验，检验导航系统的有效性。
最后对导航系统的进一步研究做展望。
本文的内容将作如下安排：第一章介绍移动机器人的发展状况，提出研究课题和全文的结构安排；第二章对移动机器人导航技术进行了概述，介绍了导航技术研究的几大方向和已有研究成果。
第三章详细介绍了以线段关系为特征的地图扫描匹配方法。
首先，对地图模型进行了描述，接着介绍了线段的获取，定义了在匹配中所用的线段关系，给出了完整的匹配方法，最后，用实验验证了方法的有效性。