21世纪的今天，物流机器人（AGV）正在日益成为现代化智能仓库中的关键设备，它能够提高企业生产效率。目前，在“工业4.0”和“中国制造2025”的号召下，AGV机器人又有了很大的发展空间，对其也提出的要求也进一步提高。AGV机器人在如今的物流体系中扮演越来越重要的角色，传统的物流只是依靠人力从事分拣，输送和配送。现金的物流体系依靠互联网，工业机器人等先进的科技和设备变得更加的智能，极大地提高了货物运送的速度。地图构建就是机器人在移动的过程中，根据自身地感知勾勒出一张地图。导航所涉及的问题主要是路径规划，机器人在所处的复杂的地图上规划出一条从出发地到目的地的路径以保证机器人能够无碰撞地通过。路径规划分为两部分，一是作用于全局的全局规划，二是作用在局部的局部规划。A*是常用全局路径规划算法，DWA算法以其独特的优势常用来进行局部路径规划，只有通过两种算法地结合，机器人才能够有效地避开障碍物，实现导航地功能。本文采用二维仿真，首先，建立一张家庭内部平面图，机器人在一个家庭内部几个地点之间循环移动，模拟实现机器人运送东西来验证路径规划算法的有效性。
目录
第一章 绪论 1
1.1 物流系统 1
1.2课题研究的意义与背景 1
1.3 研究现状与趋势 2
第二章 ROS系统 4
2.1 ROS计算图 4
2.1.1节点 4
2.1.2节点管理器 4
2.1.3消息 4
2.1.4话题 4
2.1.5 服务 5
2.1.6 动作 5
2.2 ROS架构 5
2.3 ROS中常用工具 6
2.3.1 可视化工具rviz 6
2.3.2 计算图可视化工具（rqt_graph） 7
2.3.3 launch文件 7
2.4 ROS的优势 7
2.5 本章小结 7
第三章 地图构建，定位于路径规划 8
3.1 地图构建 8
3.1.1 拓扑地图 8
3.1.2 几何特征地图 8
3.1.3 栅格地图 8
3.1.4 Gmapping
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功能包 8
3.2 蒙特卡洛自适应定位 9
3.3 路径规划算法 10
3.3.1 全局路径规划A*算法 10
3.3.2 DWA局部路径规划算法 14
3.4 本章小结 16
第四章 家庭实验与仿真 16
4.1 机器人建图仿真 16
4.2 多点巡航 20
4.2.1 Navgation导航 20
4.2.2 多点导航 20
4.3 本章小结 25
总结与展望 26
致谢 27
参考文献 28
附录 29
绪论
1.1 物流系统
物流系统（图11）主要是信息系统和工作系统组合而成的一体。由于工业革命的带动，欧美等西方国家首先进入工业化时期，尤其是制造业的飞速发展，社会的分工越来越明显，物流系统也逐步成型，限于当时的科学技术，信息系统的不完善导致信息传递不畅，交通工具的限制导致物流体系整体规模不大。
时至今日，由于互联网的应用，信息系统变得更加的完善，信息传递既快又准确；机器人，自动存储提取系统和计算机技术的应用，使得工作系统的运行效率变得更为的高效，物流体系变得更加的专业化，国内出现一批知名的物流公司如三通一达。
图11物流体系
1.2课题研究的意义与背景
AGV机器人技术最早出现在美国。进入21世纪，很多现代科技和设备都被应用到了AGV机器人上致使其智能化水平有了很大的提升，应用的领域也逐步扩大。近年来，机器人在巡检，医疗，物流等诸多领域扮演着越来越重要的角色。
传统上，工厂车间的送料，仓库的货运等都是使用的人工搬运，这样不仅生产效率低下，而且会增加企业的生产成本，在现代激烈的市场竞争中会处于不利地位，越来越多的工厂车间逐步的建立起现代化的智能仓库，物流机器人（图11）就是其中的关键设备。尤其是近几年随着国内的电商兴起，更给物流机器人的发展提供了很大的空间。
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图12 亚马逊物流机器人
AGV机器人技术十分复杂，涉及多门学科（机械，电子等），AGV机器人能够感知外部环境况状，躲避障碍物，自动将物料送到目的地。AGV机器人技术已经发展了很长时间，有六十多年的发展历程。随着科技的不断进步，AGV机器人得到越来越多地应用。
发展到今天，AGV机器人技术还有些许不足之处，人们认为解决问题的关键在于研究定位与导航问题，由此吸引了很多科研人员加入其中。AGV机器人，重要的是能够在复杂的空间环境中从起始位置到目的地之间自主的规划出一条路径，实现安全，无碰撞通过。本文主要讨论AGV机器人在多个地点之间进行导航的研究与实现。
1.3 研究现状与趋势
物流行业主要是运输，配送和分拣，配送机器人，自动引导车，分拣机械手在近几年逐渐地被用到物流运输当中，不仅为企业节省了人力成本，提高了企业竞争力，而且缓解了沉重的物流压力尤其是在节日期其优势越发地明显，而上述三种机器人都属于物流机器人，归类于工业机器人的范畴，其具体任务是代替传统物流体系中人工完成运输，配送和分拣的工作。近年来，AGV机器人和计算机技术，传感器技术结合，智能化水平有了很大的提升，日益受到各国企业的广泛关注和一致重视。物流机器人在我国在进入大规模应用阶段，当前物流业进入转型期，政府给予物流行业进行政策指导并进行大力的扶持。 在现在的条件下，许多企业都开始踏上了AGV机器人技术研究的道路。2017年10月，京东建立起全球唯一无人参与的智能仓库，将先进的AGV机器人技术引进建立的物流体系中。时至今日，我国AGV机器人技术已经获得很大的突破，成为现代物流发展的必不可少的设备。一方面，在政府的大力扶持下，我国的AGV机器人技术取得了很多专利突破，有利地打破了欧美等发达国家的技术封锁；另一方面，为了能够使机器人发展能够更快速地发展，中国成立了移动机器人产业联盟，也为行业定下了一个标准。
路径规划问题一直是机器人领域研究的重点研究对象，具体是指移动机器人按照现实要求（如时间最短，消耗资源最少等），能够在地图上规划出一条最优或是次优的路径使机器人安全通过。
路径径规划是解决机器人移动诸多问题的关键，吸引了大量的研究人员投入其中，提出了多种路径规划的理论与算法。主要包括传统路径规划算法，智能算法和启发式算法。A*算法是一种启发式路径搜索算法；智能算法主要包括：PSO算法，遗传算法等。每一种的路径规划算法都有其优缺点，如：Dijkstra算法从全局出发，算法的稳定性高，理论完备，但只适用于规模较小的地图，对于规模较大的地图计算量大，Dijkstra算法效率变得低下。目前，科研人员提出了多种算法能够很好地完成无论是已知环境还是未知环境的路径规划，但每一种算法都有其不足，所以目前研究路径规划算法的方向依然是算法的改进使其更有效率，准确。另外，混合路径规划算法也是研究的对象之一，如：组合遗传算法和神经网络，将蚁群算法结合人工神经网络，在降低空间的复杂性的同时规划出的路径更为的准确[5]。

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