基于多传感融合的室内SLAM算法研究与实现

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所属分类:AGV设计资料
摘要

近年来,具备导航规划能力的自主移动机器人在各种领域开始广泛应用。而地图构建和定位(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)是自主移动机器人的关键技术之一,它是机器人自主导航,成功执行特定任务的重要保障。在动态,复杂的室内应用场景中,比如办公室,商场等,自主机器人必须准确地定位自己所处的位置,并避开障碍物,完成设定的任务。本文针对清洁机器人、服务机器人、AGV机器人等室内应用场景,提出了一种多传感融合的SLAM算法,主要利用低成本的激光雷达、IMU、编码器信息进行融合,准确地估计轮式机器人的运动位姿,并在此估计的位姿上,通过将激光雷达的扫描点云匹配得到环境的概率栅格地图。与此同时,后端闭环检测加入闭环约束条件,并利用图优化的方法消除前端构建地图时的累积误差,从而使得轮式机器人能够构建精度很好的环境地图,并在此建图基础上,解决机器人的全局定位问题。本文提出的多传感融合算法,具有实时、低功耗、鲁棒性好的优点,并且在资源有限的嵌入式平台上运行也得到很好的结果。本文的主要工作如下:(1)对双轮差分驱动的机器人建立运动模型和建立测量模型,并结合IMU和轮子里程计利用扩展卡尔曼滤波器融合,在预测阶段确定了运动模型分别关于机器人状态和噪声的雅各比矩阵,在更新阶段确定了测量模型关于机器人状态的雅各比矩阵。(2)对轮式机器人室内SLAM问题建立图模型和理论分析。着重分析和阐述了将一个轮式室内机器人的SLAM问题表述成因子图的形式,并且将这个SLAM问题转化为一个最小二乘的优化问题。最后确定了选用LM算法求解这个优化问题,并给出了算法的流程。(3)研究了基于相关性扫描匹配的算法,以及利用多分辨率相关性匹配进行闭环检测,然后计算约束,并把约束条件加入后端优化问题,确定了计算约束引入的残差函数具体表达,最后选用非线性优化算法进行最小二乘问题的求解。(4)通过大量的实验验证算法在闭环建图和全局定位的性能和鲁棒性,统计了建图的精度平均误差以及全局定位的成功率和需要的时间。

目 录
基于多传感融合的室内SLAM算法研究与实现

第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义
1.1.1 多传感器融合 SLAM 算法的研究背景
1.1.2 课题的研究目的与意义
1.2 室内自主机器人建图定位算法的研究现状
1.2.1 视觉 SLAM 技术的研究现状
1.2.2 激光 SLAM 技术的研究现状
1.3 课题研究内容与章节安排
1.3.1 论文主要研究内容
1.3.2 论文章节安排

第二章 轮式机器人运动和感知系统的建立

2.1 轮式机器人刚体转换
2.1.1 坐标系规范
2.1.2 坐标系转换
2.1.3 坐标系运算
2.2 轮式机器人运动模型的建立
2.2.1 轮式机器人运动积分的不确定性
2.2.2 轮式机器人匀速运动模型及加速运动模型
2.2.3 双轮差分驱动模型
2.2.4 轮式机器人里程计模型
2.2.5 IMU 驱动模型
2.3 轮式机器人观测模型的建立
2.3.1 机器人环境感知建模
2.3.2 2D 激光雷达测量模型及数据处理

第三章 轮式机器人 SLAM 算法图模型的建立

3.1 轮式机器人 SLAM 问题描述和图模型的建立
3.1.1 利用动态贝叶斯网络描述轮式机器人 SLAM 问题
3.1.2 利用因子图将 SLAM 问题转换为最小二乘问题
3.2 非线性优化算法求解 SLAM 问题
3.2.1 利用高斯-牛顿方法求解轮式机器人 SLAM 问题
3.2.2 使用 LM 方法提高算法收敛性

第四章 多传感融合 SLAM 算法的设计

4.1 多传感融合建图定位算法
4.1.1 利用扩展卡尔曼滤波器提供初始位姿
4.2 前端扫描匹配构建地图
4.2.1 扫描匹配算法
4.2.2 利用相关性扫描匹配方法构建子图
4.3 后端优化消除累计误差
4.3.1 多分辨率闭环检测与添加约束条件
4.3.2 后端优化求解并调整地图位姿
4.3 轮式机器人 SLAM 中的全局定位

第五章 轮式机器人平台搭建和实验研究

5.1 引言
5.2 实验平台搭建
5.2.1 硬件平台搭建
5.2.2 上位机平台搭建
5.3 轮式机器人实际测试
5.3.1 室内闭环建图实验
5.3.2 室内全局定位实验
5.4 数据分析和性能分析

第六章 结论与展望

6.1 结论
6.2 展望
参考文献
作者在读期间科研成果简介
致 谢

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