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論文中文名稱:基於ROS的無軌自走車導航系統開發 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:Development of Navigation System for Trackless Self-propelled Vehicle Based on ROS [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:機電學院
系所名稱:自動化科技研究所
畢業學年度:107
畢業學期:第一學期
出版年度:107
中文姓名:蔡啟東
英文姓名:QI-DONG CAI
研究生學號:105618020
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:107/9/21
論文頁數:85
指導教授中文名:黃榮堂
口試委員中文名:黃榮堂;許志明;王銀添
中文關鍵詞:ROSNavigaiotnAMCLSLAMAGV
英文關鍵詞:ROSNavigaiotnAMCLSLAMAGV
論文中文摘要:本研究為基於 Robot Operation System(ROS)開發無軌自動車之導航系統,整合多個子系統、ROS 功能包實現關於機器人運動、路徑規劃和操縱等整體功能,迅速的整合機器人基礎控制系統,降低前期開發時間。可在未來智能化工廠中作為自走車來減少人力成本與職業的傷害。未來在無人工廠裡作為機聯網或物聯網裡的重要一環。控制系統使用Arduino作為硬體層的控制,軟體層使用ROS作為核心來實現導航,藉由兩顆Lidar、IMU、編碼器的整合後透過演算法計算達到車輛的地圖構建、及時定位與導航,同時配備有藍芽4.0、WiFi與RF作為外部通訊、控制的媒介。
論文英文摘要:This research is based on the Robot Operation System (ROS) to develop a navigation system. Multiple subsystems and ROS packages are connected to realize the overall functions regarding robot motion, path planning, and control. The car can be used as a mobile robot to reduce labor costs and occupational injuries in a smart factory of the Internet of things in Industry 4.0 framework. The control system uses Arduino to control the hardware layer, and the software layer uses ROS (Robot Control System) as the core of AIV navigation system. By integrating into LIDAR, IMU, and encoders, the algorithm can timely calculate the position of the AIV and plan the route. The AIV also equipped with Bluetooth 4.0 (which can connect to our Bluetooth IOT system), Wi-Fi and RF as an external communication.
論文目次:摘要 I
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 2
1.3文獻參考 4
1.3.1 應用ROS導航知名平台 4
1.3.2本研究所使用的平台 7
1.3.3 常見的機器人開發平台比較 9
1.4 論文架構 10
第二章 系統架構 11
2.1 認識ROS 11
2.1.1 ROS的版本 11
2.2 為什麼要用ROS 11
2.3 ROS的基礎 12
2.3.1 檔案系統層 12
2.3.2 計算圖層 13
2.3.3 ROS社群層 14
2.4 ROS傳送訊息的方式 14
2.5 ROS的client函式庫 15
2.6 ROS 工具程式 15
2.6.1三維視覺化工具(RViz) 15
2.6.2 ROS GUI 開發工具(rqt) 17
2.6.3 Debugging tools 20
第三章 SLAM與導航 21
3.1 導航及其組成要素 21
3.1.1 移動式機器人 21
3.1.2 地圖 21
3.1.3 測量或估計機器人姿態的功能 22
3.1.4 識別障礙物 24
3.1.5 計算最優路徑與行駛功能 24
3.2 SLAM理論 25
3.2.1 SLAM 25
3.2.2 多種位置估计(localization)方法 26
3.2.3 地圖 30
3.2.4 SLAM所需的信息 31
3.2.5 座標轉換(TF) 32
3.3 導航 34
3.3.1 導航所需的訊息 35
3.3.2 Costmap 37
3.3.3 AMCL 39
3.3.4 Dynamic Window Approach (DWA) 42
第四章 實驗與結果 44
4.1 SLAM 44
4.1.1 感測器的介紹 44
4.1.2 2D SLAM比較 47
4.1.3三種SLAM比較優缺點 53
4.1.4 兩顆雷達掃描資訊合併 53
4.1.5 Depthimage to laserscan 57
4.1.6建立3D地圖 59
4.2 EKF (Extended Kalman Filter) 60
4.2.1 改善Gmapping 地圖實際大小 62
4.3 導航 64
4.3.1目標位置定點精度 64
4.3.2 連續轉彎到點精度 70
4.3.3 通過狹窄處- 過門 72
4.3.4 即時避障 76
第五章 結論與未來展望 81
5.1實驗總結 81
5.2未來展望 82
5.2.1 前言 82
5.2.2 展望 83
參考文獻 84
論文參考文獻:[1] Kyle,工業機器人與相關服務支出於 2020 年達 1880 億美元,國家實驗研究院 之 以 科 技 政 策 研 究 與 資 訊 中 心
[2] 張 蕙 娟 ,IROBOT 品 牌 分 析 , http://www.bpaper.org.tw/strategy/irobot%E5%93%81%E7%89%8C%E5%88% 86%E6%9E%90/,2015
[3] 艾媒諮詢,2016 中國人工智能機器人行業現狀與趨勢預測,http://www.sohu.com/a/133754587_175233,2017
[4] Turtlebot http://wiki.ros.org/Robots/TurtleBot
[5] Willow Garage,PR2 Overview,http://www.willowgarage.com/pages/pr2/overview
[6] Mecanum 500 http://www.neobotix-robots.com/mecanum-robot-mpo-500.html
[7] 羅竣瑋,無軌自走搬運車的機構設計,碩士論文,國立台北科技大學,台北市,107年
[8] 胡雋彥,無軌自走車的機電系統開發與控制,碩士論文,國立台北科技大學,台北市,107年
[9] 王昱中,照護型機器人之雙機械手臂機構及機電系統設計,碩士論文,國立台北科技大學,台北市,104年
[10] 李吉勝,照護型機器人之載具設計與開發,碩士論文,國立台北科技大學,台北市,104年
[11] URDF ,http://wiki.ros.org/urdf
[12] Pose ,http://docs.ros.org/api/geometry_msgs/html/msg/Pose.html
[13] A*_search_alogorithm, https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm
[14] http://www.cs.cmu.edu/~./motionplanning/lecture/Chap4-Potential-Field_howie.pdf
[15] Particle_filter https://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter
[16] Rapidly-exploring https://en.wikipedia.org/wiki/Rapidly-exploring_random_tree
[17] Grisetti, Giorgio, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard, Improving grid-based slam with raoblackwellized particle filters by adaptive proposals and selective resampling, Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2432-2437, 2005.
[18] Grisetti, Giorgio, Cyrill Stachniss, and Wolfram Burgard, Improved techniques for grid mapping with rao-blackwellized particle filters, IEEE Transactions on Robotics, Vol.23, No.1, pp.34-46, 2007
[19] http://library.isr.ist.utl.pt/docs/roswiki/hector_slam(2f)Tutorials(2f)SettingUpForYourRobot.html
[20] Dieter Foxy, Wolfram Burgardy , and Sebastian Thrunyz, The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance, IEEE Robotic & Automation Magazine,Volume 4 Issue 1.
[21] Wolfgang Hess, Damon Kohler, Holger Rapp, Daniel Andor, Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM, in IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA), 2016, pp. 1271–1278.
[22] depthimage_to_laserscan ,http://wiki.ros.org/depthimage_to_laserscan
[23] rtabmap, http://introlab.github.io/rtabmap/
論文全文使用權限:同意授權於2023-10-08起公開