摘 要：借助ROS 机器人操作系统，通过实验分析并比较三种建图算法，使用Gmapping 算法并结合RPLIDAR 生成二维地图效果最佳。在原有AMCL 算法的基础上，添加了动态参数，使其粒子群收敛速度根据车体速度的改变而改变，对于无人驾驶车的实时定位会更加精确。创新性的使用路径曲率控制方案，相较与纯路径追踪控制，方便且更易编程实现。最后使用Move_base 功能包实时规划出最优的全局与局部路径，使无人驾驶车实现自主导航与避障的功能。
关键词：Gmapping 算法；AMCL 算法；Move_base 功能包；自主导航
中图分类号：TP277 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）23-0080-04
Research on Algorithm Optimization of Autonomous Vehicle Based on ROS
ZHANG Weimin，HU Xiaojian，JIA Qunxi
（Luoyang Institute of Science and Technology，Luoyang 471023，China）
Abstract：With the help of the ROS robot operating system，the three mapping algorithms are analyzed and compared through experiments，and the Gmapping algorithm combined with RPLIDAR to generate a two-dimensional map has the best effect. On the basis of the original AMCL algorithm，the dynamic parameters are added to make the convergence speed of particle swarm change according to the change of vehicle speed，so that the real-time positioning of the autonomous vehicle will be more accurate. The innovative path curvature control scheme is more convenient and easier to program than pure path tracking control. Finally，the Move_base function package is used to plan the optimal global and local paths in real time，so that the autonomous vehicle can realize the function of autonomous navigation and obstacle avoidance.
Keywords：Gmapping algorithm；AMCL algorithm；Move_base function pack；autonomous navigation
基金项目：2020 河南省高等学校重点科研项目计划（21B520012）；2020 国家级大学生创新训练计划项目：基于人工智能的智能制衣系统（202011070006）
参考文献：
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作者简介：张伟民（1978.12 －），男，汉族，河南洛阳人，讲师，硕士研究生，研究方向：自动化。