深松机器人作业环境建模和改进路径规划研究

摘要：

针对深松机器人深松土壤作业时对室外环境感知能力差,还需要人力驾驶拖拉机进行室外作业的缺点,基于ROS(Robot Operating System)框架下利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping同时定位与建图)和路径规划技术进行高精度室外深松机器人应用研究.阐述SLAM算法和Cartographer算法的原理,根据田地环境需求,选择适用的地图模式,基于ROS框架对本地路径规划和全局路径规划的算法进行了分析和研究,设计研发了基于ROS的深松机器人实验平台,在基于ROS的深松机器人实验平台上进行测试,分析基于ROS框架下各节点之间的话题通信数据流向.实验第一步运用Cartographer算法建立栅格地图,获取地图后,针对不同土壤环境的特点和农作物对土壤主要特征的要求经行分析,研究出两种深松机器人工作模式:大型微耕模式和大型深耕模式;实验第二步基于Cartographer算法提供的地图上进行大型微耕模式的路径规划和大型深耕模式的路径规划的实验,并对不同工作模式的路径规划的算法进行分析.结果表明:Cartographer算法满足室外农田环境下的定位、建图的要求;改进后的基于全局历遍的路径规划算法适用于大规模的深松土壤作业,基于ROS的深松机器人实验平台可以有效适用于深松土壤作业中.

关键词：机器人、深松土壤、路径规划、操作系统

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：天津职业技术师范大学校级项目;天津职业技术师范大学校级项目;天津市津南区揭榜挂帅项目

在线出版日期：2023-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：36-40