發(fā)布時(shí)間：2022-09-29 13:28

　　近年來,自然災(zāi)害頻發(fā),反恐形式依然嚴(yán)峻。未知的室內(nèi)環(huán)境探知與室內(nèi)營救、室內(nèi)反恐偵察等任務(wù)順利完成,對(duì)于微小型無人機(jī)提出了極大的應(yīng)用挑戰(zhàn)。室內(nèi)自主建圖與導(dǎo)航技術(shù)是完成上述任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù),同時(shí)也是微小型無人機(jī)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)飛行控制、航跡規(guī)劃等功能的重要支撐。本文研究基于激光雷達(dá)/微慣性的室內(nèi)建圖與導(dǎo)航技術(shù),主要工作如下:首先,針對(duì)室內(nèi)環(huán)境中激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位與建圖問題,本文研究了基于完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)掃描匹配SLAM算法。采用完備端點(diǎn)特征提取算法,解決特征點(diǎn)因相對(duì)運(yùn)動(dòng)而變化的問題。姿態(tài)角收斂是位姿解算的關(guān)鍵,本文采用基于直線擬合認(rèn)知的姿態(tài)角加權(quán)解算方法優(yōu)化姿態(tài)角收斂。針對(duì)地圖特征管理及閉環(huán)檢測問題,采用備用特征地圖數(shù)據(jù)庫方法進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能有效實(shí)現(xiàn)較高精度的室內(nèi)定位與幾何建圖。同時(shí)避免了已有基于概率的SLAM算法存在計(jì)算復(fù)雜度增大和依賴閉環(huán)檢測的問題。針對(duì)激光雷達(dá)和微慣性系統(tǒng)的組合導(dǎo)航問題,改進(jìn)了捷聯(lián)微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)隨機(jī)誤差參數(shù)識(shí)別方法。采用α-β濾波器對(duì)激光雷達(dá)的速度和位置觀測量進(jìn)行濾波處理,抑制了速度觀測量的噪聲�；诩す饫走_(dá)/微慣性松組合實(shí)現(xiàn)方案,給出了無人機(jī)的狀態(tài)估... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景以及意義
    1.2 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)自主建圖與導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 室內(nèi)建圖方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 SLAM技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)建圖與導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)導(dǎo)航與建圖的技術(shù)難點(diǎn)
    1.4 論文研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 基于完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)掃描匹配SLAM算法研究
    2.1 引言
    2.2 激光雷達(dá)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.1 激光雷達(dá)原始數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析
        2.2.2 基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的地圖描述方法研究
    2.3 室內(nèi)結(jié)構(gòu)化環(huán)境下SLAM方案設(shè)計(jì)
    2.4 基于完備端點(diǎn)的激光雷達(dá)特征提取算法研究
        2.4.1 激光雷達(dá)距離數(shù)據(jù)突變的區(qū)間分段研究
        2.4.2 完備端點(diǎn)特征提取算法研究
    2.5 基于完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)掃描匹配定位與建圖算法研究
        2.5.1 基于完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的掃描匹配研究
        2.5.2 基于直線擬合認(rèn)知的姿態(tài)角加權(quán)解算與定位方法研究
        2.5.3 備用特征地圖數(shù)據(jù)庫方法——重復(fù)地點(diǎn)識(shí)別
    2.6 激光雷達(dá)姿態(tài)角解算與完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)匹配算法驗(yàn)證與分析
    2.7 本章小結(jié)
第三章 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)建圖與導(dǎo)航算法研究
    3.1 引言
    3.2 慣性系統(tǒng)隨機(jī)誤差參數(shù)識(shí)別方法研究
        3.2.1 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差分析
        3.2.2 慣性導(dǎo)航隨機(jī)誤差參數(shù)識(shí)別方法研究
        3.2.3 慣性導(dǎo)航誤差模型參數(shù)辨識(shí)仿真方法驗(yàn)證與分析
    3.3 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)建圖與導(dǎo)航總體框架設(shè)計(jì)
        3.3.1 EKF_SLAM算法框架分析
        3.3.2 基于SLAM技術(shù)的卡爾曼濾波組合導(dǎo)航算法框架設(shè)計(jì)
    3.4 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)建圖與導(dǎo)航算法研究
        3.4.1 基于微慣性系統(tǒng)的狀態(tài)推算模型
        3.4.2 基于 α-β濾波器的激光雷達(dá)觀測模型
        3.4.3 基于SLAM技術(shù)的卡爾曼濾波算法研究
    3.5 微慣性系統(tǒng)導(dǎo)航解算仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.6 本章小結(jié)
第四章 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)硬件與軟件的設(shè)計(jì)
    4.1 導(dǎo)航系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
    4.2 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)
        4.2.1 導(dǎo)航系統(tǒng)核心管理板以及協(xié)處理器構(gòu)成
        4.2.2 室內(nèi)導(dǎo)航傳感器分析與構(gòu)成
    4.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.3.1 激光雷達(dá)與IMU數(shù)據(jù)采集
        4.3.2 室內(nèi)導(dǎo)航系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)建圖與導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
    5.3 基于激光雷達(dá)完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)SLAM實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        5.3.1 基于激光雷達(dá)的室內(nèi)SLAM實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.4 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)組合導(dǎo)航算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        5.4.1 基于EKF_SLAM導(dǎo)航方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.4.2 激光雷達(dá)/微慣性室內(nèi)松組合導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果即學(xué)術(shù)論文情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]室內(nèi)未知環(huán)境線段特征地圖構(gòu)建[D]. 熊蓉.浙江大學(xué) 2009
[2]基于視覺的機(jī)器人同時(shí)定位與地圖構(gòu)建[D]. 武二永.浙江大學(xué) 2007

碩士論文
[1]融合視覺與慣性導(dǎo)航的機(jī)器人自主定位[D]. 路丹暉.浙江大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3682679