基于ROS的临场移动机器人控制系统设计与研究的中期报告.docx

基于ROS的临场移动机器人控制系统设计与研究的中期报告
本文是基于ROS的临场移动机器人控制系统设计与研究的中期报告。
一、研究背景
随着工业自动化、仓储物流、园区巡检等领域的不断发展，移动机器人的应用愈加广泛。移动机器人系统的多样化和复杂性，要求机器人能够自主获取环境信息、决策路径规划和执行路径控制。因而，如何设计出一种有效、鲁棒的移动机器人控制系统，已经成为当前研究的热点方向之一。而ROS平台的开发，为控制系统的设计和实现提供了便利，成为了目前机器人研究领域的主流之一。
本研究以紧急救援机器人为研究对象，基于ROS平台，设计控制系统用于实现机器人的自主导航、环境识别以及路径规划和控制。目的在于提供一种高效可靠、智能化且可扩展的移动机器人控制系统，为各类移动机器人应用提供一个可复用的平台。
二、研究内容
移动机器人需要感知周围环境，确定自身位置，并能够且快速寻找最短路径到达指定位置。为了实现上述功能，我们已完成了以下工作：
（1）搭建ROS平台：在Ubuntu18.04系统上搭建ROS平台，并安装AMCL、Gmapping、move_base等基本功能包。
（2）开发传感器控制：采用深度相机、激光雷达、红外线传感器等多种传感器进行环境信息的获取。然后，对传感器数据进行处理和分析，得出地图数据和机器人当前位置。
（3）路径规划：为了使机器人自主寻路，我们采用了ROS的全局路径规划包move_base。我们采用Dijkstra算法和A-Star算法对机器人的全局路径进行规划。
（4）路径控制：我们使用PID控制器作为控制机器人运动的方式。然后，针对机器人运动时的动态干扰和系统响应延迟，进行系统调整和参数优化。
三、目前进展
在已完成的研究中，我们可以正常运行基于ROS平台的机器人控制系统，并能实现机器人的自主导航、环境识别、路径规划及路径控制。我们利用实验室的移动机器人进行了一些基础实验，包括机器人的导航和路径规划等。在实验中，我们成功加载多种传感器，获取到地图数据并实现了自主导航控制。
目前我们已经完成了机器人运动控制的基础框架，未来我们将会继续完善系统，并着眼于系统的智能化和可扩展性，使其能够应用于更广泛的移动机器人研究、开发和应用领域中。
四、未来工作计划
未来研究将聚焦于加强控制系统的智能化，具体包括以下几个方面：
（1）通过机器学习算法提高机器人的环境认知能力，包括视觉物体检测、语音声势识别等；
（2）改进路径规划算法，以提高路径规划的稳定性、准确性和效率；
（3）探索新型路径规划技术，如随机迭代算法等，并对路径规划效果进行评估，寻求最佳路径规划策略；
（4）提升机器人的运动控制能力和自适应性，并建立成熟的运动控制模型。
五、结论
本研究旨在基于ROS平台，设计高效可靠、智能化且可扩展的临场移动机器人控制系统。已完成的工作表明，我们已经完成了机器人运动控制的基础框架，未来我们将会继续完善系统，并着眼于系统的智能化和可扩展性，使其能够应用于更广泛的移动机器人研究、开发和应用领域中。