【摘要】：同時定位與地圖創(chuàng)建(simultaneouslocalizationandmapbuilding,SLAM)在移動機器人研究問題中具有非常重要的研究意義與價值,其同樣也是最基本、最核心的研究命題。移動機器人的定位能力與環(huán)境地圖的精度密切相關,而環(huán)境地圖的創(chuàng)建又依托于精確定位,兩者相互影響、相輔相成。除此之外,移動機器人必須具備在未知環(huán)境中移動的能力,其是移動機器人自主運行的重要前提,機器人從環(huán)境的未知位置出發(fā),在移動過程中估計自身位姿的同時,通過傳感器測量周圍環(huán)境并構建增量式地圖,進而借助該地圖更新機器人位姿。移動機器人定位借助于環(huán)境地圖的構建,而環(huán)境地圖的構建同樣依賴于機器人的位姿,機器人的定位與環(huán)境建模相輔相成,因此SLAM理念便成為解決這一問題的關鍵技術。然而,現階段大部分研究還處于實驗室研究階段,對真實、大型環(huán)境實現的成功案例較少。加之,工業(yè)領域機器人應用環(huán)境更加復雜,要求具備更高的魯棒性與定位精度,但目前工業(yè)環(huán)境中環(huán)境的二維地圖與真實環(huán)境存在較大誤差,這也將直接導致工業(yè)機器人在現實場景中的應用受到極大限制。其中“噪聲地標”問題是最嚴重的障礙之一:首先,真實地標與“噪聲地標”之間不匹配的概率可能增加,這將可能導致基于拓展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)的SLAM算法失效。其次,這些不可靠的“噪聲地標”總是不穩(wěn)定的,從而導致更多的不確定性甚至發(fā)散。第三,越來越多的“噪聲地標”帶來了狀態(tài)向量和協方差矩陣的高維,基于EKF的算法的計算復雜度可能會急劇增加。因此,本研究旨在利用2D激光雷達建立復雜工業(yè)場景下算法模型,在實際環(huán)境中,創(chuàng)新性地提出一種基于雙地圖的抗干擾EKF SLAM框架,在前人研究基礎上對SLAM算法進行了優(yōu)化與拓展,并采用嚴格的地標選擇方法和基于雙地圖的地圖管理方法來消除“噪聲地標”,有效減少“噪點”,提高地圖構建及定位精度。與此同時,對地標處理、實時可觀測區(qū)域等方面也進行優(yōu)化,進一步保證地標的正確性。在文章最后,對改進前與改進后的實驗誤差進行了分析與總結,并對改進后算法的有效性與實用性進行了驗證。
【圖文】：

逡逑圖１－２百度無人駕駛車逡逑ＳＬＡＭ在另一個領域的應用為掃地機器人，并且在該領域很早便開始應用，逡逑早至１９９６年生產的第一代掃地機器人上所應用的技術就有ＳＬＡＭ的影子，如圖逡逑１－３所示。２０１６年，小米公司發(fā)布一款掃地機器人，搭載激光雷達，通過掃描周逡逑圍環(huán)境信息來實現地圖構建和定位導航的功能，能夠進行精準定位的同時實現掃逡逑地清潔的功能。逡逑圖１－３掃地機器人逡逑當前各行各業(yè)都出現了很多服務型機器人，，如餐飲行業(yè)、教育行業(yè)等等（圖．逡逑１－４）。制約服務型機器人快速發(fā)展的一大因素為機器人自身的精準位姿估計，逡逑ＳＬＡＭ能夠較好的解決該問題。在國內很多公司也都在對服務型機器人進行研逡逑發(fā)，如美團外賣，思嵐科技等，并且現在的服務型機器人大多以激光雷達作為傳逡逑感器來獲取周圍環(huán)境信息

圍環(huán)境信息來實現地圖構建和定位導航的功能，能夠進行精準定位的同時實現掃逡逑地清潔的功能。逡逑圖１－３掃地機器人逡逑當前各行各業(yè)都出現了很多服務型機器人，如餐飲行業(yè)、教育行業(yè)等等（圖．逡逑１－４）。制約服務型機器人快速發(fā)展的一大因素為機器人自身的精準位姿估計，逡逑ＳＬＡＭ能夠較好的解決該問題。在國內很多公司也都在對服務型機器人進行研逡逑發(fā)，如美團外賣，思嵐科技等，并且現在的服務型機器人大多以激光雷達作為傳逡逑感器來獲取周圍環(huán)境信息，從而建立環(huán)境地圖及估計位姿信息。逡逑１１逡逑
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242

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本文編號：2650730