题目：基于多传感器数据融合的移动机器人定位导航

随着计算机、网络、信息以及自动化等技术的发展，目前移动机器人的研究进入了一个飞速发展的阶段。在移动机器人的相关技术中，导航是其中一个重要组成部分，也是移动机器人实现智能化乃至完全自主的关键技术，其内容包括移动机器人的定位、路径规划和运动控制等。本文的研究工作主要以设计移动机器人在室内/室外环境下的导航方案并实现为目的，重点研究了移动机器人运动控制算法、基于多传感器数据融合的定位算法和路径规划算法等，最终在实物平台上设计并完成了移动机器人定位导航实验。本文取得的主要研究成果如下：首先，建立了基于差动驱动方式的轮式移动机器人非完整运动学模型，在此基础上，分别针对连续路径和离散航路点组成路径，设计基于Lyapunov直接法和基于PID算法的运动控制律，以实现机器人对指定路径的跟踪，控制律的可行性在Matlab仿真环境下得到了验证。其次，研究了移动机器人基于多传感器数据融合的定位算法。构建了由惯性传感器与全局定位传感器的多传感器定位系统，以卡尔曼滤波算法为理论基础，采用扩展卡尔曼滤波对多传感器数据进行融合。仿真结果表明，采用多传感器数据融合定位，效果优于使用单一传感器定位，能够克服纯惯性导航误差随时间增长而累积的、全局定位误差大、存在盲区的缺点，可以有效地提高定位精度。再次，对移动机器人的路径规划进行了研究。阐述了人工智能领域的启发式搜索理论，包括启发式信息、评价函数以及算法的可采纳性等。在考虑搜索实时性、最优性需求的基础上设计了基于图搜索策略的A*搜索算法。仿真实验结果表明该路径规划方法能够使机器人避开障碍物顺利到达目标点。最后，基于实验室Pioneer 3-AT移动机器人实验平台以及高速运动捕捉系统、GPS、电子罗盘等传感器实物，在VC++环境中设计并封装相应的通信接口和运动控制、定位、规划等功能模块，并集成各模块开发了定位导航软件，进行了机器人在室内有障碍环境中的导航实验。通过对实验结果和数据的进一步分析表明，本文研究的基于多传感器数据融合的移动机器人定位导航方法能够满足机器人导航应用的要求。