基于多分辨率搜索與多點(diǎn)云密度匹配的快速ICP-SLAM方法
發(fā)布時間:2023-04-25 04:00
針對激光SLAM(同步定位與地圖創(chuàng)建)的實(shí)時性和定位精度問題,為了克服初始位姿不準(zhǔn)確情況下增大搜索范圍和位姿匹配分辨率對實(shí)時性的影響,本文在傳統(tǒng)ICP-SLAM(迭代最近鄰SLAM)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出了一種分層搜索與匹配的快速ICP-SLAM方法.首先,在搜索范圍內(nèi)采用由粗到細(xì)的分辨率進(jìn)行全局搜索,并通過逐漸增加待匹配點(diǎn)的密度進(jìn)行分步匹配計(jì)算.點(diǎn)云匹配過程中,通過構(gòu)建距離像計(jì)算待匹配點(diǎn)的最近鄰距離值,其計(jì)算復(fù)雜度降低為O(1).其次,通過對點(diǎn)云匹配結(jié)果進(jìn)行優(yōu)先排序和剪枝,快速排除非最優(yōu)解.最后,以半數(shù)全局最優(yōu)與全數(shù)局部最優(yōu)原則作為搜索結(jié)束判斷條件,提高搜索效率.SLAM Benchmark數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明,相比于流行的激光SLAM算法Cartographer,所提出的方法取得了更小的平均誤差和平方誤差,計(jì)算效率為Cartographer算法的2~5倍.同時,工業(yè)AGV(自動導(dǎo)引車)的實(shí)際應(yīng)用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了在初始位姿未知的情況下,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時的位姿估計(jì)與建圖,重復(fù)定位精度優(yōu)于1.5 cm.因此,這種快速ICP-SLAM方法能夠保證實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的定位估計(jì),具有良好的實(shí)時性.
【文章頁數(shù)】:12 頁
【文章目錄】:
1 引言(Introduction)
2 前端匹配(Front-end matching)
2.1 點(diǎn)云模型建立
2.2 點(diǎn)云匹配問題
2.3 優(yōu)化搜索求解
2.3.1 建立多分辨率搜索樹
2.3.2 建立多點(diǎn)云密度搜索樹
2.3.3 優(yōu)化搜索
2.3.4 搜索結(jié)束判斷條件
3 距離像與建圖(Distance map and map-ping)
3.1 構(gòu)建距離像
3.2 基于距離像剔除點(diǎn)云匹配中的錯誤點(diǎn)
3.3 構(gòu)建障礙地圖
4 后端優(yōu)化(Backend optimization)
4.1 閉環(huán)檢測
4.2 閉環(huán)優(yōu)化
5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果(Experimental results)
5.1 算法參數(shù)分析與選取
5.2 基于距離像計(jì)算最近鄰的效率和精度測試
5.3 分層優(yōu)化搜索效率的測試
5.4 閉環(huán)優(yōu)化測試結(jié)果
5.5 位姿估計(jì)精度與實(shí)時性的測試
5.6 在AGV機(jī)器人上的應(yīng)用測試
6 結(jié)論(Conclusion)
本文編號:3800661
【文章頁數(shù)】:12 頁
【文章目錄】:
1 引言(Introduction)
2 前端匹配(Front-end matching)
2.1 點(diǎn)云模型建立
2.2 點(diǎn)云匹配問題
2.3 優(yōu)化搜索求解
2.3.1 建立多分辨率搜索樹
2.3.2 建立多點(diǎn)云密度搜索樹
2.3.3 優(yōu)化搜索
2.3.4 搜索結(jié)束判斷條件
3 距離像與建圖(Distance map and map-ping)
3.1 構(gòu)建距離像
3.2 基于距離像剔除點(diǎn)云匹配中的錯誤點(diǎn)
3.3 構(gòu)建障礙地圖
4 后端優(yōu)化(Backend optimization)
4.1 閉環(huán)檢測
4.2 閉環(huán)優(yōu)化
5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果(Experimental results)
5.1 算法參數(shù)分析與選取
5.2 基于距離像計(jì)算最近鄰的效率和精度測試
5.3 分層優(yōu)化搜索效率的測試
5.4 閉環(huán)優(yōu)化測試結(jié)果
5.5 位姿估計(jì)精度與實(shí)時性的測試
5.6 在AGV機(jī)器人上的應(yīng)用測試
6 結(jié)論(Conclusion)
本文編號:3800661
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