基于UKF与改进势场栅格法结合的移动机器人SLAM路径规划的任务书.docx

基于UKF与改进势场栅格法结合的移动机器人SLAM路径规划的任务书
一、任务背景
移动机器人SLAM路径规划是近年来机器人领域的一个热门研究方向。在实际应用中，机器人需要在未知或半知环境下同时定位自身和建立环境地图，然后再规划合适的路径实现自主导航。在这个过程中，路径规划是机器人导航过程中最关键的环节之一，直接影响到机器人的行进效率和安全性。因此，本研究将采用UKF算法和改进势场栅格法相结合来解决移动机器人路径规划问题。
二、研究目的
1.探究UKF算法在移动机器人路径规划中的应用，研究其算法原理和实现方法。
2.研究势场栅格法在路径规划中的应用，改进传统势场法、提高机器人路径规划效果。
3.运用UKF算法和改进势场栅格法相结合，实现移动机器人SLAM路径规划，完成机器人的自主导航。
三、研究内容和思路
1.熟读相关文献，学习UKF算法和势场法的理论知识，研究其应用在机器人路径规划中的方法和实现步骤。
2.搭建移动机器人实验平台，编写相应的程序，实现机器人在不同环境下的自主导航。
3.使用激光雷达或者相机等传感器数据采集机器人运动状态信息，并以此建立机器人的运动模型，用UKF算法实现机器人的实时定位。
4.在地图数据的基础上，应用改进势场法实现机器人的路径规划，解决机器人避障问题，提高机器人行进效率和安全性。
5.利用MATLAB等工具，编写程序模拟移动机器人SLAM路径规划的过程，分析其性能，并进行对比实验，验证其准确性和可行性。
四、研究意义
1.解决机器人在未知环境下的路径规划问题，提高机器人的自主导航能力，有利于机器人在实际应用中更好地完成任务。
2.研究改进势场法，避免了传统势场法的局限性，提高了机器人路径规划的效率和实用性。
3.探究UKF算法在路径规划中的应用，有助于更好地理解UKF算法的原理和应用，为机器人领域的研究提供一定的参考价值。
4.该研究为移动机器人路径规划提供了一种新的解决思路，丰富了机器人领域的研究内容，推动了机器人技术的不断进步。
五、研究难点和解决方案
1.如何在UKF算法中建立机器人的运动模型，并实现实时定位。
解决方案：可以使用激光雷达或者相机等传感器数据采集机器人运动状态信息，并借助UKF算法对机器人状态进行估计和预测，实现实时定位。
2.如何在传统势场法的基础上，实现机器人路径规划的改进。
解决方案：可以将势场法中的各类势场进行优化，引入人工势场和动态势场等新的势场形式，提高机器人路径规划的效率和可靠性。
六、进度安排
第1-2周：熟读相关文献，理论学习和算法探究。
第3-4周：搭建移动机器人实验平台，编写相应的程序。
第5-6周：采集机器人运动状态信息，并建立机器人的运动模型。
第7-8周：应用改进势场法实现机器人路径规划，解决机器人避障问题。
第9-10周：运用UKF算法实现机器人的实时定位。
第11-12周：编写程序模拟移动机器人SLAM路径规划的过程，进行对比实验。
第13-14周：数据分析和性能评估，总结研究成果并撰写论文。
七、参考文献
[1]JihuaZhu,LeiZhang.ImprovedPotentialFieldAlgorithmforTrajectoryPlanningofMobileRobot.ControlScience&Technology,2016.
[2]DolevShtub,OmerRimon.PotentialFieldsMethodsforMobileRobotNavigation:ASurvey.IEEETransactionsonRobotics,2001.
[3]RudolphvanderMerwe,EricA.Wan.TheUnscentedKalmanFilterforNonlinearEstimation.AdaptiveSystemforSignalProcessing,Communications,andControlSymposium,2000.
[4]RongXiong,HongchengQi.PathPlanningofMobileRobotsBasedonImprovedPotentialFieldMethod.2019InternationalConferenceonRoboticsandAutomationEngineering,2019.