cindydaniel
本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.
相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。
这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。
高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。
根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。
实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。
首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。
这张略过，暂时不需要看这个
路径规划算法介绍：
因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。
了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）
在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：
但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。
对速度进行采样一般有以下三个限制：
当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。
其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。
需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹
最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。
算法流程整体如下：
反叛的路鲁修
曲面测量方法研究及测量仿真摘要 3-4 ABSTRACT 4-5 第一章 绪论 9-15 1.1 引言 9 1.2 曲面测量方法 9-11 1.3 国内外研究现状 11-13 1.3.1 已知CAD 模型的曲面测量研究现状 11 1.3.2 未知CAD 模型的曲面测量研究现状 11-12 1.3.3 测量仿真研究现状 12-13 1.4 课题背景及主要研究内容 13-15 1.4.1 选题背景 13-14 1.4.2 论文主要研究内容 14-15 第二章 CMM 测量曲面技术研究 15-27 2.1 引言 15 2.2 CMM 测量软件 15-16 2.3 曲面的CMM 测量方式 16-19 2.3.1 点位触发式 16-17 2.3.2 连续扫描式 17-18 2.3.3 编程方式 18-19 2.4 曲面测量路径规划 19-23 2.4.1 测量路径的设计原则 19-21 2.4.2 曲面测量路径规划策略 21-23 2.5 测头半径补偿 23-25 2.6 测量误差评定 25-26 2.6.1 点位测量下的测量误差评定 25-26 2.6.2 扫描测量下的测量误差评定 26 2.7 本章小结 26-27 第三章 CMM 测量曲面误差分析及减小方法 27-47 3.1 引言 27 3.2 机器误差对测量误差的影响 27-33 3.2.1 静态误差 27-30 3.2.2 动态误差 30 3.2.3 机器误差补偿 30-33 3.3 工件坐标系的建立对测量误差的影响 33-38 3.3.1 产生工件坐标系建立误差的原因 34 3.3.2 常用的工件坐标系建立方法 34-36 3.3.3 不同方法下的测量误差比较 36-37 3.3.4 减小工件坐标系建立误差的方法 37-38 3.4 测量规划对测量误差的影响 38-42 3.4.1 沿法矢量规划测量路径 39 3.4.2 通过数学模型求测点矢量 39-42 3.5 测头半径补偿对测量误差的影响 42-44 3.5.1 测头的选择 42-43 3.5.2 测头半径补偿误差 43-44 3.6 测量人员操作水平对测量误差的影响 44-46 3.6.1 手动测量误差 44 3.6.2 实现三坐标自动测量 44-46 3.7 本章小节 46-47 第四章 已知CAD 模型的曲面测量及仿真 47-71 4.1 引言 47 4.2 三平面法与最小二乘法建立工件坐标系 47-52 4.2.1 工件坐标系建立过程 47-49 4.2.2 叶片检测中工件坐标系的建立 49-52 4.3 测点自适应分布 52-57 4.3.1 测点数确定 52-54 4.3.2 曲率差值法实现测点自适应分布 54-56 4.3.3 直线夹角法实现测点自适应分布 56-57 4.4 沿矢量方向进行路径规划与半径补偿 57-59 4.4.1 沿矢量方向规划测量路径 58 4.4.2 沿矢量方向补偿测头半径 58-59 4.5 测量仿真 59-70 4.5.1 仿真方法研究 60 4.5.2 最小二乘法实现初始坐标系的变换 60-62 4.5.3 实现测点自适应分布 62-65 4.5.4 测量路径仿真检验 65-66 4.5.5 避障点设置 66-67 4.5.6 DMIS 程序生成 67-68 4.5.7 三坐标测量数据读取 68-69 4.5.8 测量误差评定 69-70 4.6 本章小结 70-71
可以写某城市绿色规划研究
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