【摘 要】
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无人动力伞车是由翼伞发展而来,可应用于航空、战争、抢险救灾等方面。无人动力伞车作为一种无人控制系统,其自主避障能力还需要进一步提高。本文对无人动力伞车在地面端的避障系统进行了研究,对现有避障算法进行改进,选择2D激光雷达作为无人动力伞车避障的传感器,设计并搭建无人动力伞车避障平台,进行避障试验。本文的主要工作如下:首先,建立了无人动力伞车系统坐标系、里程计模型以及无人动力伞车运动学模型,并选择栅格
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无人动力伞车是由翼伞发展而来,可应用于航空、战争、抢险救灾等方面。无人动力伞车作为一种无人控制系统,其自主避障能力还需要进一步提高。本文对无人动力伞车在地面端的避障系统进行了研究,对现有避障算法进行改进,选择2D激光雷达作为无人动力伞车避障的传感器,设计并搭建无人动力伞车避障平台,进行避障试验。本文的主要工作如下:首先,建立了无人动力伞车系统坐标系、里程计模型以及无人动力伞车运动学模型,并选择栅格地图作为环境地图的描述方法。对无人动力伞车的同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术进行研究,解决无人动力伞车的定位问题。然后,对无人动力伞车地面端的避障算法进行研究。针对DWA（Dynamic Window Approach,DWA）算法在避障应用中存在的缺陷,提出一种较优方位角范围约束以获取最优执行速度的改进DWA（Improved DWA,IDWA）算法,即在轨迹模拟完成后,挑选并评价较优方位角范围内的轨迹,获得最优轨迹对应的执行速度。使用MATLAB软件分别对改进前后的DWA算法进行不同环境下的避障仿真,仿真结果表明IDWA能够使无人动力伞车穿过障碍物密集区,避免远距离绕行,提高了运行效率。最后,以机器人操作系统为开发平台,对无人动力伞车地面避障系统进行设计,包括硬件系统及软件系统;在搭建好的无人动力伞车避障平台上验证避障系统的稳定性。设置障碍环境,分别进行A*-DWA算法和A*-IDWA算法的避障试验。试验结果表明,A*-IDWA算法的避障试验方案能够使无人动力伞车不仅在障碍物间运行稳定,而且避障时间明显缩短。
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