【《室外导航技术发展探析国内外文献综述》3300字】

第第页室外导航技术发展研究国内外文献综述上世纪60年代中期人类开始了对移动机器人导航技术的研究，至今已有近50年的历史[4]。在此期间，世界各地的科研院所、高校以及公司都积极地参与研究并获得了丰富的研究成果。以美国、德国、日本为代表的发达国家对移动机器人导航技术的研究成果很具有代表性。我国在移动机器人导航系统技术研究上起步较晚，不过发展速度较快。1.1国外发展状况移动机器人导航技术在上世纪60年代末开始研究。在1966年至1977年期间，美国斯坦福研究院的NilsNilssen和CharlesRosen等人研制出了Shakey移动机器人[4]。如图1-4所示。图1-4Shakey移动机器人上世纪80年代初期，在美国DARPA的支持下，CMU、Martin、Marietta、和Marylan等单位相继开始了移动机器人自主导航技术的研究工作，旨在研制能够在室外环境下自主移动的机器人[4]。美国卡内基梅隆大学(CMU)的Nvalab课题组一直以来服务于轮式移动机器人自主导航工作的研究，其研制的Navlab系列实验车成为行业的典范。其研究初期的实验车Navlabl和Navlab2主要应用在军事，他们的研究重点为移动平台的障碍物检测、路径跟踪及越野环境下的自主驾驶功能[35]。NavLab1导航系统于上世纪80年代建成，其导航系统使用了彩色摄像机、激光雷达、超声仪、姿态传感器、光码盘等传感器。该系统利用控制器完成了视觉图像处理与理解，传感器信息融合，路径规划和运动控制等功能。NavLab1在校园环境下的行驶速度可以达到12km/h，在一般非结构化道路的速度为10km/h。NavLab1的研究初步实现了移动机器人室外导航功能[4]。Nvalab课题组在NavLab1的基础上，其后续的实验车Nvalab2研究重点转向了针对城市环境的环境检测和自主驾驶。Nvalab2外形如图1-5所示。图1-5Nvalab2智能车CMU的Nvalab课题组继1986年改进Navlab、1990年改进Navlab2之后,他们又于1995年完成了全新的智能车实验平台Navlab5。NavLab5采用Pontiac运动跑车为本体，如图1-6所示。图1-6Navlab5智能车美国iRobot公司于2002年研发了智能扫地机器人，如图1-7所示。该产品以优惠且实用的优势打开了家庭机器人市场，吸尘机器人可自动识别地板表面，从地毯到坚硬的地面上，能自动调节清洗模式[5]。它还能够到电源处自动充电，保证长时间工作，现己成为最大销量的家庭服务机器人。图1-6智能扫地机器人2004年1月4日勇气号火星探险车成功登陆火星，同年1月25日其孪生兄弟机遇号火星探险车成功登陆火星，如图1-8。勇气号、机遇号火星探险车较之前的Sojourner火星探测器更注重了视觉传感器的使用，大幅减少了激光传感器的使用。其视觉传感器的作用主要是实现拍摄全景、视觉导航、对目标物的校准、避障等功能[6]。图1-6机遇号火星探测器移动机器人自主导航技术在室内使用较为有代表性的是瑞士苏黎世大学开发的Pygmalion机器人，如图1-9所示，和ActiveMedia机器人公司研制的PIONEER3，如图1-10，以及瑞士k-team公司研制的基于嵌入式技术的Hemisson机器人，如图1-11。这几款机器人产品都装备有多个外部传感器，可以实时感知自身内部与自身周围的环境信息，完成环境地图创建和自身位姿定位,从而完成自主定位导航[4]。图1-9Pygmalion机器人图1-10PIONEER3机器人图1-11Hemisson机器人移动机器人室外导航系统研究工作中另一个具有里程碑意义的研究成果是谷歌公司的GgoogleFleet1智能车辆，如图1-12所示。谷歌研制的无人驾驶汽车在连接旧金山与洛杉矶两地的一条公路上实现了人工监督下的长达1.4万公里的驾驶以及1000公里的智能自主驾驶[5]。谷歌公司研制的这款具有跨时代意义的无人驾驶汽车已经正式在内华达州的公路上投入使用，这也标志移动平台的室外导航技术研究又取得了阶段性的进步。谷歌公司的移动机器人室外导航系统的研究成果为行业树立了标杆，也为该技术后续的研究奠定了坚实的基础[4]。图1-12谷歌智能车1.2国内发展状况上世纪90年代，中国正式开始了对移动机器人的科学研究。经过40年的相关研究和全面发展，我国在多项科研成果上也取得了显著成绩。2003年清华大学于成功地研发了一款聚合了局部和全局路径规划技术的移动机器车:THMR-V无人车，该移动机器车在传感器和路径规划算法方面做了大量的工作并且取得了不错的应用效果。THMR-V采用道奇7座厢式车为研究原型，研究实验环境包括高速公路和一般道路环境[3]。如图1-13所示。图1-13THMR-V无人车根据图书馆、博物馆、治疗中心等大型公共场合运营、展示以及家庭私人应用的需求,中科院自动化所研制了CASIA-I移动机器人,如图1-14所示。CASLA-I机器人由运动机构、电子控制部分与传感器部分组成。其传感器系统包括多个和多种传感器，主要包括CCD视觉摄像机、16个超声波传感器和16个红外线传感器以及16个触觉和红外线传感器等[7]。图1-14CASLA-I机器人吉林大学智能车辆课题组一直致力于JLUIV系列智能车辆的研究，经过二十年多年的研究工作，该课题组先后研制了JUTIV-I.JUTIV-Ii、JLUIV-IIi和JLUIV-Ⅳ四代导航智能车，在智能车室外导航技术方面取得了丰富的研究成果[4]。研制的JLUIV-I智能实验车主要完成了基于条状道路标识与道路天然边界识别原理的工控机自主导航功能、基于视觉传感器与激光雷达数据融合的安全距离避障、障碍物智能识别与停车安全提醒、智能停车、利用GPS触感器信息的车辆辅助导航等工作，见图1-15。研制的JLUIV-III智能实验车主要完成了基于条状道路标识与道路天然边界识别原理的工控机自主导航功能，识别数字编码的多停靠工位及多分支路径规划，空中障碍物判别，智能识别车辆运动状态标识符等[11,12]。JLUIV-III如图1-16所示。图1-15JLUIV-II机器人图1-16JLUIV-III机器人上世纪九十年代由浙江大学、国防科技大学、清华大学、北京理工大学等大学联手研制了智能机器人平台ATB(AutonomousTestBed)-1。该军用智能机器人平台装备了摄像机传感器、激光雷达、姿态传感器、超声波[8]。上位机系统利用两台sum10完成了多传感器信息的融合，机器人路径的全局与局部规划，两台分别完成道路识别和传感器数据信息处理，单片机则用来计算和控制机器人运动。在这之后继续研制了ATB-2,ATB-2将应用场合拓展到了结构化道路和越野环境。此外，ATB-2还完成了夜间环境行驶的功能，ATB-2于2001年1月通过了验收。经过试验，ATB-2在结构化道路中时速可达到30.6km/h，室外环境下行驶的最高[4]。海尔哈尔滨工业大学机器人技术公司按照市场需求推出了导游机器人，如图1-17所示。导游服务机器人由机械运动部件、电子电路部分、传感器、避障系统、路径规划系统、语言识别系统等组成[9]。导游机器人由蓄电池驱动，电池一次性充满可连续工作四个小时。在导航系统的指导下可在一定环境下自主行走，并识别障碍物主动避障。游客也可以和机器人进行交流来获得景区信息，这些都通过语音识别系统来完成。除此之外，该公司还研制推出了安保机器人如图1-18所示。该安保机器人除了可以显示自主导航之外，还会对发现的火光、烟雾、非法入侵等情况进行报警。图1-17导游机器人图1-18安保机器人参考文献[1]苏欣丽.物联网时代下的写字楼智能送餐产品设计[D].大连理工大学,2019.[2]付韵来.智能汽车的发展综述[J].中国设备工程,2018(02):172-173.[3]李秀岭,高海涛,魏秀兰,等.国内外智能车辆发展及关键技术综述[J].青年时代,2015(8):83-84.[4]张友坤,周云山,许建斌,等.图象识别自动引导车辆制动系统研究[J].农业工程学报,1998(2):40-43.[5]韩杰.移动机器人室外导航系统研究与研发[D].东北大学,2017.[6]沈天柱.仿蟹八足机器人轨迹规划及控制[D].华东理工大学,2011.[7]张娜.全区域覆盖自主移动机器人数字化环境的建立与定位系统的研究[D].南京理工大学,2005.[8]杨晶东.移动机器人自主导航关键技术研究[D].哈尔滨工业大学,2008.[9]李建波.智能移动机器人综合平台控制研究[D].长春工业大学,2015.[10]段华.室外移动机器人视觉导航关键技术研究[D].南京航空航天大学,2006.[11]殷勤.智能车辆组合导航中数据融合算法[D].吉林大学,2012.[12]蒋燕.基于多传感器信息融合的同步定位与地图创建研究[D].湘潭大学,2009.[13]纪雪松.基于视觉的室内机器人移动操作控制方法研究[D].中国民航大学,2011.[14]冯肖维.基于多传感器信息融合的移动机器人位姿计算方法研究[D].上海大学,2011.[15]蒋怡然.电网雷电故障行波定位方法[D].长沙理工大学,2015.[16]薛茂盛.LXI总线构架的信号调理采集系统[D].长春理工大学,2016.[17]边根庆,田飞腾.基于安卓平台的增强现实导航系统设计[J].无线互联科技,2018,15(15):55-57.[18]吕杰.自动导盲小车设计[J].河南科技,2019(32):64-66.[19]李治泽.基于激光雷达的四旋翼飞行器SPLAM研究与实现[D].国防科技大学,2017.[20]吴成鼎.基于Cartographer的室内SLAM系统研究与实现[D].福州大学,2018.[21]曹少军.应用于DNA数据采集打孔机硬件控制系统的设计[D].长春工业大学,2014.[22]董少波.紫外—可见光微型光纤光谱仪的研制[D].浙江工业大学,2014.[23]ShanShaosheng,XuDan,GongJian.RealtimeLocalizationMethodResearchwithMonoslamandBIMModel[J].IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,2021,768(1).[24]刘铸,刘恒宇,凡正波.一种双CPU自动寻光小车的设计与实现[J].电子制作,2018(13):82-83+87.[25]黄晏峰.热安全监测用热电结构设计及其在放热系统中应用研究[D].南京理工大学,2018.[26]江中玉,何振鹏,胡锦.基于STM32F103的智能导航避障小车的设计与实现[J].实验科学与技术,2019,17(03):29-33.[27]Zu