1、隨著人工智能在2016年的飛速發(fā)展，不論是科研研究方面還是工商界中的融資規(guī)模，甚至是公眾對于人工智能時(shí)代的意識，都證明了人工智能元年的開始。在人工智能領(lǐng)域，AlphaGo與李世石的人機(jī)大戰(zhàn)，谷歌、特斯拉、百度的無人車三年商用五年推廣，京東的倉庫智能運(yùn)輸車，最強(qiáng)大腦的人機(jī)交鋒。以上都表明人工智能的發(fā)展不僅具有傳統(tǒng)意義上的理論研究價(jià)值，而且具有巨大的工商界實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。基于此，如何將人工智能這一概念成熟穩(wěn)健又適用大眾的出現(xiàn)在人們的視野里成為

2、了目前工作的重點(diǎn)之一。同時(shí)，機(jī)器人平臺作為現(xiàn)今人工智能技術(shù)的集大成者出現(xiàn)在人們視野之中。面向大眾的機(jī)器人平臺理論與應(yīng)用研究也在國內(nèi)外不斷發(fā)展進(jìn)行之中?；诿嫦虼蟊姷膹?fù)雜環(huán)境與復(fù)雜任務(wù)的情況，本文設(shè)計(jì)了面向任務(wù)調(diào)度的自主導(dǎo)航機(jī)器人平臺，并對其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行相關(guān)研究。
　　本文就自主導(dǎo)航機(jī)器人平臺硬件與軟件及交互方式等為主要研究內(nèi)容。針對自主導(dǎo)航機(jī)器人平臺在復(fù)雜環(huán)境與多任務(wù)情況下所遇到的多任務(wù)處理問題、即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM，Si

3、multaneous Localization And Mapping）問題、路徑規(guī)劃問題及人機(jī)交互方式問題進(jìn)行了詳細(xì)研究。
　　針對上述問題，本文實(shí)現(xiàn)了一種面向任務(wù)調(diào)度的機(jī)器人系統(tǒng)(TSRP, TaskSchedule Robot Platform)，并針對多任務(wù)處理提出了分布式自主導(dǎo)航框架(ANDF，Autonomously Navigation Distributed Framework)。實(shí)現(xiàn)了一種混合粒子濾波算法(M-P

4、F, Mixture Particle Filter)，該算法解決了傳統(tǒng)粒子濾波中遇到的粒子衰減問題。對于路徑規(guī)劃問題實(shí)現(xiàn)了一種多傳感器融合導(dǎo)航算法(MSFN，Multi-Sensorinformation Fusion Navigation)，實(shí)現(xiàn)了在滿足三維環(huán)境導(dǎo)航環(huán)境下大幅降低成本。并基于安全考慮提出了一種先驗(yàn)地圖的處理方案，該方案考慮到建圖時(shí)的不足與路徑規(guī)劃導(dǎo)航時(shí)可能遇到的危險(xiǎn)情況，進(jìn)行了規(guī)避處理。在TSRP系統(tǒng)的基礎(chǔ)上基于人機(jī)

5、交互方式的考慮，設(shè)計(jì)了一套可應(yīng)用與多種情景下的人機(jī)交互型面向任務(wù)調(diào)度的自主導(dǎo)航機(jī)器人應(yīng)用平臺(TSRP-HCI，Task Schedule Robot Platform Human Computer Interaction).
　　本文使用TSRP-HCI機(jī)器人平臺，針對特定室內(nèi)巡航場景對本文提出的各種方法進(jìn)行了測試，測試結(jié)果表明本文提出的面向任務(wù)調(diào)度的自主導(dǎo)航機(jī)器人平臺在定位精度、導(dǎo)航安全、算法效率與人機(jī)交互方式上優(yōu)勢，同時(shí)具有