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基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障_杨明

ISSN 1000-0054 清华大学学报 ( 自然科学版 ) 2000年 第 40 卷 第 7 期   CN 11-2223 /N J Tsingh ua U niv ( Sci & Tech ) , 2000, V o l. 40, N o. 7

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基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障*
杨  明 ,  王  宏 ,  何克忠 ,  张  钹
(清华大学 计算 机科学与技术系 ; 智能技术与系统国家重点实验室 , 北京 100084)

文   摘 : 为了提高自主移 动机器人运行的安 全性和可靠性 , 提出 了一种基于 激光雷达 的距离信息 进行环境建 模和避 障 的方法 。 首先简要描述了激光雷达的工作原 理 ,比较了 几类 常用的 激 光雷 达 , 并 介 绍 了 激光 测 量 系 统 ( laser measurement system, LM S)。 然后给出了一种用于移 动机器人环境 建模 和避障的 算法 时 变势场 法 ,在 此基础 上提出 了改进 算 法多分辨率势场法 ,实验表明其性能优于原算法 。 最后讨论 激光雷达在实际应用中的一些问题 。 目前 ,该方法已成 功地 应用于清华室外移动机器人 T HM RV。 关键词 : 移动机器人 ; 激光测距雷 达 ; 时变势 场法 ; 环境 建 模 ; 避障 中图分类号 : T P 242. 6 文献标识码 : A

1  激光雷达的选择
激光雷达的基本工作原理是测量从发送激光束 到接收反射 光的时间间隔 ( tim e-o f-f lig ht , TO F) , 其中 , 反射光是从被测物体表面反射回来的 , 时间间 隔 TO F与被测距离成正比 。 目前 , 有 3种常用的测 量该时间间隔的方法 [2 ]: TO F法 , 直接测量发射光 束和反射光束离散脉冲的时间间隔 ; AM CW 法 , 通 过测量调幅连续 波 ( a mpli tude-modula ted conti nuous-w av e, AM CW )发射光束和反射光束的相位差 来测量该时间间隔 ; FM CW 法 , 通过测量调频连续 波 ( f requency-modulated continuo us-wav e, FM CW)发射光束和反射光束的差频来测量该时间 间隔 。 在上述 3 种方法中 , 由于 FM CW 方法对激光 二极管的要求很高 , 因此很少使用 。 实际中常用的是 T OF激光雷达和 AM CW 激光雷达。 与二维激光雷达不同 , 三维激光雷达所获得的 距离信息是完全三维的。因此 , 原始数据经过预处理 后可以用来构造 C AD模型或三维立体模型 。 然而 , 三维激光雷达在实际应用中也存在一定的问题。 激 光雷达的三维信息通常是通过两个机械控制的反射 镜扫描场景获得的 , 但是这将带来机械问题。 此外 , 由于三维激光雷达采集的数据量远远大于二维激光 雷达 , 因此通常需要更多的采集时间 。 在自主导航 中 ,数据采集时间是保证实时性的关键 , 而在多数的 导航应用中 ,系统只需要知道物体的位置 ,而无需知 道它的精确外形 。 因此 ,二维激光雷达更适用于移动 机器人的导航应用。 与 T OF激光雷达相比较 , AM CW 激光雷达具 有较高的精度 , 这是因为它应用差频技术来测量相 位。 然而 , 由于原理上的缺陷 , AM CW 激光雷达主 要存在以下两个问题 。 第一个问题是二义性间隔。对

文 章 编 号 : 1000-0054( 2000) 07-011205

  环境感知是移动机器人研究的关键技术之一。 机器人周围的环境信息可以用来导航 、避障和执行 特定的任务。 获取这些信息的传感器既需要足够大 的视场来覆盖整个工作区 , 又需要较高的采集速率 以保证在运动的环境中能够提供实时的信息。 近年来 , 激光雷达在移动机器人导航中的应用 日益增多 [1 ]。 这主要是由于基于激光的距离测量技 术具有很多优点 , 特别是其具有较高的精度 。 通过二 维或三维地扫描激光束或光平面 , 激光雷达能够以 较高的频率提供大量的 、准确的距离信息。激光雷达 与其它距离传感器相比 , 能够同时考虑精度要求和 速度要求 , 这一点特别适用于移动机器人领域 。 此 外 , 激光雷达不仅可以在有环境光的情况下工作 , 也 可以在黑暗中工作 , 而且在黑暗中测量效果更好 。
   收稿日期 : 1999-0707    作者简介 : 杨明 ( 1975-) , 男 (汉 ) , 江苏 , 博士研究生   * 基金项目 : “九五 ”国 防科技预研项目 ( 16. 10. 1. 6) 和国 家 “八六三 ” 高技术项目 ( 863-512-20-02)

杨   明 , 等 :   基于激光雷达的移动机器人环境 建模与避障

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于 AM CW 激光雷达来说 , 距离与相位差成正比关 系 , 如下式 r= λ Δh/ 4 π, ( 1) 其中 λ 为调制波波长 。 由于相位的模为 2 π, 因此距 离的模为 λ/ 2, 称之为二义性间隔。原理上的内在缺 陷导致了 AM CW 激光雷达无法唯一地确定所测量 的距离 , 即它自身无法分辨距离 r 和 r+ λ/ 2, 同时 也无法分辨两种不同调制频率的激光束 。 AM CW 激光雷达只能测量二义性间隔以内物体的距离 。 由 此可以看出 , AM CW 激光雷达的最大测距范围受 调制波波长限制。 第二个问题是混合象素问题 。 混 合象素是指测量结果中接收到来自不同物体表面反 射光的象素 , 而且这些物体之间的距离又比较大 。 该 问题将导致激光雷达所测到的距离不是任一物体表 面的真实距离 , 而是两个物体中间某处的距离甚至 两个物体之外某处的距离。 这也是 AM CW 激光雷 达所固有的问题 , 无法完全消除。 因此 , AM CW 激 光雷达很难分辨出杂乱环境中的多个物体 。 除此之 外 , 由于 AM CW 激光雷达采用差频测相方式工作 , 因此测量速度慢于 TO F激光雷达。 而且 , AM CW 激光雷达对于环境的温度和物体的反射率也十分 敏感。 在移动机器人的自主导航中 , 感兴趣的区域大 多在机器人前方 20 m 到 150 m 之间的区域 。 因此 , 与感兴趣的距离范围相比 , 距离精度不是十分重要 , 10 cm 的距离分辨率就完全能够满足实际应用的需 求。 与此相反 , 在这种情况下激光雷达的最大测距范 围却十分重要 。 因此 , TO F激光雷达更适合于移动 机器人的自主导航 。 通过上述比较 , 可以得出结论: 在移动机器人 的自主导航中二维 TO F激光雷达是最佳选择 。 一 般来说 , 三维 AM CW 激光雷达更适于环境或器具 的静态建模 [3 ]。 使用的激光雷达是德国 SICK 光电 子公司生产的激光测距系统 LM S 。 L M S 220是脉 冲 式 TO F 激 光 雷 达 , 其 最 大 测 距 范 围 为 50~ 150 m , 距离分辨率为 10 ~ 50 mm , 水平视场为 100 ~ 180 ° , 角度分辨率为 0. 25 ° ~ 1 ° , 采集周期为 13 ~ 80 ms。

或数学描述的完美性 , 而是解决导航控制问题的效 果。 一味地追求精度 , 往往会导致问题的复杂化 , 影 响算法的实时性 、稳定性和鲁棒性 。 因此 ,环境描述 应当在精度与速度的权衡中 , 采用定性定量相结合 的方法 ,寻求一个最优或满意的方案。 2. 2   时变势场法 在实际环境中移动机器人是运动的 , 它周围障 碍物也可能是运动的 。 因此 ,移动机器人的环境势场 应该是动态时变的而不是静态的 , 它不仅是空间位 置 ( x , y )的函数 ,而且也应该是时间 t 的函数 。 可以 借助 Max w ell 's 方程来描述移动机器人的时变环境 势场
[4 ]

, 根据下面的公式可以计算移动机器人环境

的动态势场为 U (x , y,t ) =


1

n

k1 k 2 ( Vm + Vi ) di + 2 , ( 2) di di

其中 : Vm 为机器人的速度 , V i 为第 i 个障碍物的速 度 , di 为第 i 个障碍物与机器人之间的距离 , n 为 激光雷达扫描线的数目 , k 1 , k 2 为定常系数 。 该时变势场法与其它势场法不同之处在于: 1) 考虑了移动机器人的动态环境 ,提出了时变 势场动态位的概念 ; 2) 移动机器人的速度是自适应控制的。 当自由 空间变大时 , 机器人的速度提高 ; 相反则降低 。机器 人的运动方向直接由动态势场控制 , 而不是由势的 和控制 ; 3) 该方法不考虑实际环境中障碍物和自由空 间的形状 , 而是根据传感器检测的距离信息 , 将采集 的信息点看作为障碍点或自由空间点 , 从而提高行 为控制的实时性 。 以车体纵向几何中心线为基准 , 将机器人运动 方向上的环境划分 为左、 右两大区域 , 分 别计算势 能 ,最后给出二区域势能差与势能和的归一化形式 , 它可以定性地描述机器人周边环境的障碍物分布情 况。 大量实验表明 , 由于这种描述形式简捷 , 算法速 度很快 , 对于实时 的自主 移动机 器人的 导航非 常 有效 。 根据式 ( 2) , 可以将移动机器人的左右部分的势 场定义为
n /2

2  环境建模与避障算法
2. 1  环境建模与避障问题 环境描述是实现机器人导航控制算法的基础。 针对室外环境目前已有不少环境建模方法 , 评价这 些模型好坏的标准 , 不是其反映客观现实的精确性

UL ( x , y , t ) = UR ( x , y , t ) =


1 n

k1 k 2 ( Vm + Vi ) di 2 , di + di k1 k 2 ( V m + V i ) di + 2 . di di

( 3)


n /2

将势场归一化 , 并计算左右势场势能和与差如下

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A ( t ) = C L ( t ) - C R ( t ) , A ( t )∈ [- 1, 1] , B ( t )= CL ( t )+ CR ( t ) , B ( t )∈ [ 0, 2] , CL ( t ) = U L ( x , y , t ) - UL ( d max , t ) , U L ( d min , t ) - U L ( d max , t ) ( 4)

仿真实验 。 首先 , 在仿真环境下构造了一条道路和三 个障碍物 。 然后 , 使用时变势场法进行仿真 , 实验结 果如图 2所示 。从实验结果的轨迹中可以看出 , 在躲 避障碍物的过程中 , 由于距离障碍物过近 ,使得当障 碍物从激光雷达的探测范围中消失后 , 在道路及其 它环境物体的作用下车体向还未完全越过的障碍物 方向靠近 , 从而容易与障碍物发生侧面碰撞。 3. 3   实验 3 实验 2 中所存在的问题 , 主要是因为势场的计 算是每条激光雷达扫描线所测量结果的累加 , 而激 光雷达的扫描线较多 , 每一条扫描线表示的势场分 量对最终结果所产生的影响相对较小。 移动机器人 躲避障碍物的过程中 , 障碍物在激光雷达探测区域 中所占的比例越来越少。此时 , 尽管障碍物距离机器 人比较近 , 但由于其在整个探测区域中所占的比例 较小 , 它对整个势场所起的影响也较小 。 一旦障碍物 从激光雷达的探测区域中消失 , 机器人则会在另一 侧的障碍物或道路的作用下向原障碍物方向靠拢 , 从而造成与障碍物的侧面碰撞 。 该问题可以通过使用多分辨率的时变势场法来 解决 。 由于激光雷达的探测结果的角度分辨率过高 , 大大超出了实际的要求 , 反而带来了负面的影响 , 可 以通过降低角度分辨率来提高避障的可靠性 。 将激 光雷达的 n 个测量结果划分为 n′ 个区域 , 每个区域 的距离取为该区域中测量结果的最小值 。 改进的势 场法表示为
n′

U R ( x , y , t ) - U R ( d max , t ) C R ( t ) = U R ( dm in , t ) - U R ( d max , t ) , 其中: CL ( t )表示归一化后的左势能 , C R ( t )表示归 一化后的右势能 , A ( t )表示左右势能差 , B ( t )表示 左右势能和。 2. 3  避障算法 由此 , 得到了移动机器人的环境模型的简单的 表示形式。 在此基础上 , 可以设计相应的避障算法 , 即通过计算动态势场来求得移动机器人的驾驶速度 和驾驶角为 Q ( t ) = Qm ax A ( t ) , V ( t ) = V m ax [ 1 - k 3 A ( t ) ] ×     [ 1 - k 4B ( t ) ] , 其中 : Q ( t )为移动机器人在 t 时刻的转角 , V ( t )为 移动机器人在 t 时刻的速度 , Qm ax 为移动机器人的 最大转角 , V m ax为移动机器人的最大速度 , dm ax 为激 光雷达 的最大检测距 离 , d min为避障的最 小距离 , k 3 , k 4 为定常因数 。 ( 5)

3  实验与算法改进
3. 1  实验 1 在动态的真实环境中运用时变势场法进行环境 建模和避障实验 。 在图 1中 , 黑色区域即为 L M S激 光雷达检测到的障碍物区域 , 用圆圈标志的物体是 一个运动的障碍物 。 使用式 ( 3)~ ( 5) , 可以计算出该 时刻移动机器人的驾驶角和速度 。 计算结果在图中 以矢量的方式表示 。 由图 1a 可以看出 , 当该运动障 碍物位于车辆的左部时 , 根据计算可知 ,左势场大于 右势场 , 结果是机器人向右拐。 类似地 , 图 1b 表示该 运动障碍物在右方 , 因此机器人向左转。

U (x , y,t ) =


1

k 2 ( Vm + V j ) d′ j k1 , 2 2+ ′ ′ ( dj ) ( dj )
n n ( j - 1) < i≤ n′ j n′

d′ j =

mi n

{ di } .

( 6)

   该方法可以在障碍物距离机器人很近 , 而且其 在扫描区域中所占比例很小的情况下 , 仍能对车体 产生较大的排斥作用 。 而且 ,算法的计算量随着的减 小得到了不同程度的降低 。 采用了多分辨率势场法 的避障实验结果如图 3 所示 , 其避障效果明显优于 实验 2 。 3. 4   实验 4 进一步分析不难发现 , 势场法在避障时仅把注 意力集中在当前的探测结果上 , 这势必会导致机器 人行为的短视。而人在驾驶车辆躲避障碍物时 , 不仅 要考虑前方的路况 , 而且要考虑到车体是否可以安 全越过障碍物。如果还不能马上脱离障碍物区域 , 则 需要保持一段车体原先的运动状态 。 基于这种思想 ,

( a ) 障碍物在左

( b) 障碍物在右

图 1   时变势场法实验

3. 2  实验 2 为了检验时变势场法的避障效果 , 进行了如下

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图 2   势场法避障仿真实验

图 3  多分辨率势场法避障仿真实验

图 4   修正的势场法避障 仿真实验

考虑当前和过去时刻的控制信息 , 将当前势场法计 算出的控制量与前一次的控制量进行加权平均得到 综合的控制量 。 即 u 0= Au′ + B = 1, 0+ Bu- 1 , A ( 7) 其中 : u′ 0 为 根据当 前环境 信息 计算出 的控制 量 , u - 1为前一次的控制量 , u0 为综合的控制量。实验结 果如图 4所示 ,车体与障碍物之间距离有所增加 , 控 制效果明显提高。

肉眼无法看见 , 因此需要专门的设备来检测激光束 。 SICK 公司为此专门生产了 TO PCON Lev el Senso r LS-70B , 使用该设备可以定位到激光束 , 从而可实 现 LM S 的标定。 4. 2   移动机器人的颠簸 对于移动机器人而言 , 在行驶过程中颠簸是无 法避免的 。 如果道路不平 , 颠簸将影响距离信息的质 量 ,其干扰性质类似于标定问题所产生的干扰 。 该问 题的最佳解决方法是设计具有特殊光斑 形状的光 束。 例如水平方向窄而垂直方向宽的光斑就可以解 决该颠簸问题。然而 , 由于光斑在扫描过程中是绕自 身旋转的 , 因此这种光束很难实现 。 LM S 激光雷达 的光束是圆形的 , 因此该问题的解决只能依赖于使 用软件上的方法进行补偿 。 4. 3   物体表面的光学属性 一般而言 , 待测物体表面的反射率越高 , 激光雷 达的测距范围就越大 。 但是 , 对于镜子这类物体 , 由 于其表面非常光滑 , 反射率非常高 。 这种情况下 , 由

4  问题讨论
本节主要讨论激光雷达在实际应用中的几个问 题 , 这些问题的存在将有可能影响距离信息的获取 质量和激光雷达的工作 。 4. 1   LMS的标定 由于 LM S 激光雷达是二 维激光雷达 , 其扫描 的结果是平面 ,因此 ,标定的目的就是使该平面保持 水平。 如果不采取标定 , 将导致测量数据的严重失 效 。 由于 L M S激光雷达所使用的激光是近红外光 ,

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于发射光很难返回进入接收器 , 从而可能导致该物 体无法被激光雷达所检测。而对于玻璃这类物体 , 其 反射率非常低 , 因此很少能有足够的光束反射回接 收器。 然而 , 虽然这类物体无法被激光雷达所检测 到 , 但由于它们具有较高的透射率 ,因此激光雷达可 以检测到位于它们后面的物体。 4. 4  杂散光 激光雷达接收信号为脉冲光信号 , 对于稳定的 背景光 , 只要不引起光电探测器的饱和 ,一般不会对 测量产生影响 。 然而 , 大多数光源为宽带光源 , 其发 光强度也往往并不稳定 。 如果其入射角恰好同瞬时 视场相符 ,就有可能引入干扰信号 ,这就是阳光下目 标的测量结果不及背阴处的原因 。 所以 ,应尽量避免 强光直 接 (或 经 镜面 反 射后 ) 照射 激 光雷 达 的透 光孔。 实践表明 , 提出的方法完全可以满足移动机器 人环境建模和避障的需要。目前 , 该方法已经成功地 应 用于 清 华大 学 自主 开 发的 室外 移 动机 器 人— T HM R-V。 由于激光雷达数据测量周期短 , 而且上 述 的 环 境 建 模 和 避 障 算法 的 速 度 也 较 快 , 故 在 40 ms 内就能发出一次控制指令 , 实时性非常好 。此 外 , 激光雷达探测盲区几乎不存在 ,便于紧急避障和 刹车。 这些使移动机器人可以根据环境的瞬时变化 作出灵活、快速的反应 。

Environmental modeling and obstacle avoidance of mobile robots based on laser radar
YANG Ming , WANG Hong , HE Kezhong , ZHANG Bo
( Depa rtm ent o f Computer Science and T ech no lo gy; Sta te Key La bo ra tor y fo r Intellig ent Technolog y a nd Systems, T singhua Univ ersity, Beijing 100084, China) Abstract : A metho d fo r envir onment mo deling and o bsta cle av oida nce based on range da ta fr om laser r ada r is pro po sed to impro ve the sa fety and r elia bility o f auto no mo us mobile ro bo ts. T he merits o f sev er al kinds o f la ser rada rs a re discussed along with each laser radar 's opera ting principle. T hen the Laser M easur em ent System ( LM S) made by SICK is int roduced. The timev ar ying pote ntial field alg o rithm is pr esent ed, with so me improv ements to model the envir onment and av oid o bstacles. Experiments sho w that its per for mance is improv ed. Some pro blems tha t ar e specific to this class of senso r s a re then described. This a lg orithm has been successfully tested on an outdoo r mo bile ro bo t the T singhua M o bile Robo t V . Key words: mo bile r obo t; laser ra da r; timev a rying po tential field; e nviro nment modeling; o bsta cle av oidance

(上接第 111页 )

[参考文献 ]  References
[1 ] Yang M , Wa ng H, He K , et a l. Obstacle av oida nce using r ange data in auto no mo us naviga tio n o f mobile r obo t [ A ]. Wen T d. Pro c o f the 1999 Inter na tio nal Sy mpo sium on Test and M easurement [ C ]. Xi 'an: Int Academic Publisher s, 1999. 929 933. Hebert M , Kro tkov E. 3D mea sur ement fro m imag ing laser ra da r : how g o od ar e th ey? [ J] Imag e and V ision Computing , 1992, 10( 3): 170 178. Hanco cka J, Lange rn D, Heberta M , et a l. Activ e laser radar fo r high-perfo rmance measur ements [ A ]. Proc of The I EEE Internatio nal Confer ence On Ro botics & Automa tio n [ C] , Leuv en, Belgium: IEEE, 1998. 1465 1470. Wa ng Tia nmiao, Zha ng Bo. Tim ev a rying po tential field based 'per ceptionac tion ' behav io r s o f mobile r obo t [ A ], Pro c of The 1992 IEEE Inter na tio nal Confer ence o n Ro bo tics and Auto mation [C ], Nice, France : IEEE, 1992. 2549 2554.

Zerotree wavelet image coder with quantization
WANG Qi , ZHONG Yuzhuo
( Depa rtm ent o f Computer Science and T ech no lo gy , Tsing hua U niv er sity , Beijing 100084, China) Abstract : Ima ges a re impo r ta nt in multim edia applications, but r estric tio ns o n bandwidth and sto rag e ca pacity make imag e com pr ession techniques a key pa rt of multimedia sy stems. Wav elets are a new mathematica l to ol fo r imag e co mpressio n that hav e many adv a ntag es compared with o ther or thog o nal tr ansfo r ms. Wav elet coding has, th erefo re, beco me a focus o f co ding resea rch. T his paper describes the embedded zer ot ree wav ele t ( EZW ) co ding a lg orithm ado pted by M P EG ( moving pic ture ex perts g r oup) , and so me coding efficiency defects in EZW . The zer ot ree algo rithm is then co mbined w ith quantizatio n a nd a bit rate co ntro l algo rithm to implement a new ze ro tree wav ele t imag e coder. This coder r uns fa ster than EZW with little decrease in qua lity. Key words: image com pr ession; zer ot ree; qua ntiza tio n w av elet tr ansfo r m;

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