【摘 要】
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随着生产制造业的快速发展,仓储及物流行业面临更高的自动化与智能化需求。自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）在各种复杂的工业场景下能够出色的完成各类任务,极大的提高了劳动生产率。随着机器人相关学科在自主性与智能化领域的发展,具有自定位导航能力的工业自主移动机器人（Autonomous Mobile Robot,AMR）得到了人们的广泛关注。为了提高AGV/AMR
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随着生产制造业的快速发展,仓储及物流行业面临更高的自动化与智能化需求。自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）在各种复杂的工业场景下能够出色的完成各类任务,极大的提高了劳动生产率。随着机器人相关学科在自主性与智能化领域的发展,具有自定位导航能力的工业自主移动机器人（Autonomous Mobile Robot,AMR）得到了人们的广泛关注。为了提高AGV/AMR在复杂多变环境下定位的鲁棒性和自适应性,本文借鉴自然界中的动物在未知环境中的空间认知能力,探究类脑定位方法在工业AGV/AMR上的应用。针对目前AGV/AMR路径整合过程中存在的严重漂移问题,探究了基于多尺度网格细胞的路径整合模型在机器人定位中的应用。通过对现有网格细胞模型的改进,实现了编码冗余性和模块之间的独立性,能够对错误网格细胞模块的活动信息进行有效的校正,输出更精确的移动机器人位姿。通过实验环节验证了该模型在工业AGV/AMR路径整合及空间位置表征方面的有效性。为降低输入信息噪声对AGV/AMR自主定位的影响,本文参考现有的多传感器融合定位算法,探究了融合自运动信息和视觉线索的多模态位置细胞模型在机器人定位中的应用。该模型解决了由于视觉模糊性和路径整合所带来的误差积累问题。在此基础上,引入经历地图,通过回环检测和图松弛技术,优化轨迹的累计误差,使工业AGV/AMR能够构建出具有环境一致性的空间认知地图。基于上述工作,为进一步提高工业AGV/AMR视觉定位的鲁棒性,本文对轻量级视觉处理算法进行了改进,引入基于调频模型的图像显著性检测方法,模拟人类视神经的视觉信息处理过程。最终构建了一套完整的类脑定位框架,并通过实验验证了其的有效性。本文面向工业AGV/AMR探索类脑定位方法的实际应用,不仅实现了从机器人角度探索动物的定位导航机理,具有一定的生物可还原性和可解释性,也在一定程度上解决了传统基于数学概率的定位算法所带来的传感器昂贵及算法复杂的问题,具备稳定性、强环境适应性等优势,满足了工业场景下AGV/AMR鲁棒的定位需求。
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