當(dāng)前,基于激光雷達(dá)的即時定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法研究主要集中在笛卡爾坐標(biāo)系下。這忽略了激光雷達(dá)按極坐標(biāo)離散均勻采樣的工作模式。針對此特性,本文給出了一種極坐標(biāo)下的SLAM算法。首先,針對激光雷達(dá)原始數(shù)據(jù),本文設(shè)計了一種基于極坐標(biāo)下區(qū)域化高斯過程的地圖重構(gòu)算法。重構(gòu)過程中,固定重構(gòu)結(jié)果的極角位置,用于直接確定配對點(diǎn)關(guān)系,消除離散采樣帶來的誤匹配問題。均勻區(qū)域化的目的是區(qū)別對待不同子區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù),保證高斯過程沿著合適的方向完成地圖重構(gòu)。接著,針對地圖重構(gòu)結(jié)果,在極坐標(biāo)下設(shè)計了一種相應(yīng)的激光配準(zhǔn)算法。該配準(zhǔn)算法通過分步進(jìn)行旋轉(zhuǎn)估計和平移估計,得到當(dāng)前時刻傳感器相對于世界地圖的位姿關(guān)系。其中,旋轉(zhuǎn)估計利用極角所代表的旋轉(zhuǎn)特性,可以快速找到最佳旋轉(zhuǎn)角度;平移估計則通過加權(quán)最小二乘法最小化極徑之差,求解得到平移距離。針對經(jīng)過配準(zhǔn)后的地圖重構(gòu)結(jié)果,根據(jù)其區(qū)域化特性,提出了基于子區(qū)域?qū)雍忘c(diǎn)云層的地圖融合策略,利用重構(gòu)結(jié)果中攜帶的方差信息,使用遞歸最小二乘法對世界地圖進(jìn)行更新。多組對照實驗的結(jié)果表明,本文所提算法在仿真測試與真...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 地圖表示形式研究現(xiàn)狀
        1.2.2 激光配準(zhǔn)算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 高斯過程技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文難點(diǎn)及研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 極坐標(biāo)下地圖重構(gòu)算法研究
    2.1 高斯過程回歸原理
    2.2 區(qū)域化高斯過程回歸
        2.2.1 區(qū)域化策略
        2.2.2 插值方向的選取
        2.2.3 極坐標(biāo)下的地圖重構(gòu)
    2.3 仿真驗證
        2.3.1 仿真實驗一
        2.3.2 仿真實驗二
    2.4 本章小結(jié)
3 極坐標(biāo)下激光配準(zhǔn)算法研究
    3.1 跳出函數(shù)的選取
    3.2 旋轉(zhuǎn)估計
        3.2.1 滑窗搜索估計
        3.2.2 旋轉(zhuǎn)估計補(bǔ)償
    3.3 平移估計
    3.4 仿真驗證
        3.4.1 實驗一:稠密型數(shù)據(jù)集
        3.4.2 實驗二:稀疏型數(shù)據(jù)集
        3.4.3 實驗結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于極坐標(biāo)下區(qū)域化地圖重構(gòu)的SLAM系統(tǒng)
    4.1 全局位姿估計
    4.2 世界地圖繪制
    4.3 本章小結(jié)
5 實驗驗證與分析
    5.1 實驗平臺
    5.2 實驗一:室內(nèi)仿真實驗
    5.3 實驗二:室內(nèi)真實實驗
    5.4 實驗三:室外真實實驗
    5.5 討論分析
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3753526