發(fā)布時(shí)間：2017-11-24 03:16

  本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)場景下基于改進(jìn)粒子濾波器的SLAM算法

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【摘要】：實(shí)現(xiàn)智能移動(dòng)機(jī)器人完全自主的一個(gè)關(guān)鍵是如何解決移動(dòng)機(jī)器人的定位與地圖構(gòu)建問題,這是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)環(huán)境探索和導(dǎo)航的重要基礎(chǔ)。隨著傳感器的發(fā)展,如何從傳感器信息、有效地對(duì)未知環(huán)境中的特征進(jìn)行描述刻畫,如何選擇恰當(dāng)?shù)南到y(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方案有效地處理動(dòng)態(tài)場景,是定位和地圖構(gòu)建需要解決的關(guān)鍵問題。本論文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上,對(duì)移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(Simulation Localization and Mapping, SLAM)方法進(jìn)行研究,針對(duì)室內(nèi)半結(jié)構(gòu)化特征的地圖表達(dá)和傳統(tǒng)SLAM方法對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性,以及減少系統(tǒng)噪聲誤差等方面提出了一些改進(jìn)算法和方案,以提高SLAM算法精度、構(gòu)圖一致性。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.提出一種融合了掃描匹配的自定位結(jié)果和里程位姿估計(jì)結(jié)果的相對(duì)定位方法。針對(duì)激光測距傳感器的測量離散特性以及室內(nèi)觀測結(jié)果呈現(xiàn)局部線段化特點(diǎn),基于點(diǎn)-線的迭代最近鄰法(Point-to-line based Iterative Closest Point, PLICP)進(jìn)行局部匹配糾正里程計(jì)誤差；為使匹配算法的實(shí)時(shí)性以適應(yīng)SLAM,采用混合快速搜索對(duì)應(yīng)點(diǎn)策略加速誤差函數(shù)最小值求解,從而改進(jìn)運(yùn)動(dòng)模型提高SLAM算法位姿預(yù)測的精度。2.針對(duì)室內(nèi)半結(jié)構(gòu)化環(huán)境特征的規(guī)則特性,提出基于元胞自動(dòng)機(jī)強(qiáng)化地圖特征信息的優(yōu)化構(gòu)圖和定位算法。利用占據(jù)柵格對(duì)空間規(guī)則劃分,引入元胞自動(dòng)機(jī)到傳統(tǒng)SLAM的迭代循環(huán)中,在地圖更新環(huán)節(jié)進(jìn)行元胞生長強(qiáng)化,改善構(gòu)圖的一致性,并在SLAM迭代中提高定位精度。3.面向動(dòng)態(tài)場景的地圖建模問題和融入元胞自動(dòng)機(jī)SLAM算法的擴(kuò)展應(yīng)用問題,提出一種適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境的分層強(qiáng)化構(gòu)圖與定位算法。該算法繼承占用柵格地圖的動(dòng)靜態(tài)地圖混合表達(dá),通過統(tǒng)計(jì)動(dòng)態(tài)物體觀測頻度對(duì)柵格屬性添加靜動(dòng)狀態(tài)值,有效地描述運(yùn)動(dòng)物體狀態(tài)；同時(shí)對(duì)豐富的掃描信息采用空間分層操作,將常見動(dòng)態(tài)SLAM問題轉(zhuǎn)為靜態(tài)結(jié)構(gòu)化環(huán)境的構(gòu)圖和精定位問題以及動(dòng)態(tài)環(huán)境的混合地圖構(gòu)建問題,將融入元胞強(qiáng)化機(jī)制的SLAM算法應(yīng)用到動(dòng)態(tài)場景。以激光測距儀作為環(huán)境感知傳感器,基于youBot移動(dòng)機(jī)器人在Gazebo仿真平臺(tái)和ROS平臺(tái)上對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法是有效和可靠的。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：1220821