基于ARM平台的激光导航SLAM算法研究与实现

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摘要

近年来自主机器人技术发展迅速,机器人即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)已经成为智能机器人领域的科研重点。ARM处理架构自身定位于嵌入式开发平台,应对轻量级且目的单一明晰的程序,适合应用于移动计算;激光雷达测距精度高,已经从军事领域发展到无人驾驶领域。由于ARM处理器的低功耗和激光雷达图像的高准确性,研究基于ARM平台的激光SLAM算法具有深远意义。本文先对激光导航涉及的关键技术进行归纳总结,并对目前的主流激光SLAM算法进行了总结与对比,以选择合适的SLAM算法应用于嵌入式平台。考虑到嵌入式平台的高实时性以及运行环境的复杂多变性,与其他方法相比,基于信息融合的激光SLAM算法,具有模型计算简便、效率高、对数据没有特殊要求且可以处理多传感器数据等特点,因此选择信息融合模型作为改进基础与发展方向。本文以信息融合模型为主要方法展开研究,以激光雷达实测数据处理以及粒子滤波模型的原理为切入点对激光SLAM算法进行改进。运行参数的处理包括对最优环境特征、最优粒子数目的选择以及激光雷达原始信息的预处理;模型的原理改进包括在信息融合模型中融入扫描匹配技术、图优化理论,以填补信息融合模型无法获取环境特征的缺陷,以期提高信息融合模型的定位与建图的精确度。SLAM算法评估主要分为两部分:定位精度与建图精度。经实验验证,针对目标类型选择合适的环境特征可以有效提高定位精度,定位误差降低4%;选择最优的粒子数目与激光数据预处理,建图精度有效提高;结合扫描匹配技术与图优化理论后的信息融合模型能够实现实时导航,并且精度有所提高。

论文目录
基于ARM平台的激光导航SLAM算法研究与实现
摘要
ABSTRACT

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义
1.2 国内外发展现状
1.2.1 国内SLAM的研究现状
1.2.2 国外SLAM的发展概况
1.2.3 未来发展趋势
1.3 论文研究内容
1.4 论文预期创新点
1.5 论文结构

第2章 激光导航关键技术及方法

2.1 即时定位技术
2.1.1 基于航迹推算的定位手段
2.1.2 基于地图的定位技术
2.1.3 基于路标的定位方法
2.2 地图构建技术
2.2.1 地图表示
2.2.2 构建方法
2.3 路径规划方法
2.3.1 人工势场法
2.3.2 动态窗口法
2.4 信息融合技术
2.5 本章小结

第3章 激光SLAM算法原理及分析

3.1 SLAM基本问题的定义
3.2 基于扫描匹配的HECTORSLAM
3.3 基于RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波的GMAPPING
3.3.1 基于粒子滤波PF的SLAM
3.3.2 粒子滤波PF的改进方向
3.3.3 基于RBPF的SLAM
3.4 基于图优化方法的KARTOSLAM
3.5 基于联合概率分布的DP-SLAM
3.6 激光SLAM算法对比与总结
3.7 本章小结

第4章 激光SLAM算法模型及改进方案

4.1 基于信息融合的激光SLAM算法框架与流程
4.1.1 基于信息融合的激光SLAM框架
4.1.2 基于粒子滤波的激光SLAM流程
4.2 激光导航运行参数的处理
4.2.1 最优环境特征的选择
4.2.2 最优模型粒子数的选择
4.2.3 激光雷达数据预处理
4.3 信息融合模型的改进设计
4.3.1 基于扫描匹配技术的信息融合模型
4.3.2 基于图优化理论的信息融合模型
4.4 激光SLAM程序设计
4.5 本章小结

第5章 仿真分析与实验结果评估

5.1 仿真结果与分析
5.2 实验环境与平台
5.3 运行参数预处理
5.4 建图过程及实测数据
5.5 实验结果分析与评估
5.6 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 论文结论
6.1.1 论文研究工作
6.1.2 论文的创新点
6.1.3 论文研究存在的不足
6.2 研究展望
参考文献
致谢
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