【摘要】：即時(shí)定位與建圖技術(shù)(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),是指在已知地圖(或者未知的環(huán)境)中,機(jī)器人通過(guò)自主運(yùn)動(dòng),完成對(duì)環(huán)境地圖的更新優(yōu)化(未知環(huán)境的增量式建圖),同時(shí)在創(chuàng)建的地圖中對(duì)機(jī)器人進(jìn)行位姿的解算以及定位。按主要應(yīng)用的傳感器類型,SLAM技術(shù)可以劃分為視覺SLAM和激光SLAM。其中,因?yàn)榧す饫走_(dá)數(shù)據(jù)精度高、處理速度快、可以高效響應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境下場(chǎng)景變化,所以與視覺SLAM相比,激光SLAM要更為可靠與安全。激光SLAM技術(shù)廣泛地應(yīng)用在無(wú)人駕駛、機(jī)器人、室內(nèi)導(dǎo)航與定位等領(lǐng)域,因此本課題不僅擁有較高的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值,在學(xué)術(shù)研究方面也有較高的意義。本文主要基于激光雷達(dá)對(duì)對(duì)室內(nèi)自主運(yùn)動(dòng)機(jī)器人的SLAM問(wèn)題進(jìn)行研究,包括激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理、點(diǎn)云配準(zhǔn)、回環(huán)檢測(cè)和完整激光SLAM實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證四部分內(nèi)容。具體為:首先,為了有效地剔除大部分離群點(diǎn),對(duì)比分析了體素濾波、統(tǒng)計(jì)濾波與半徑濾波等三種濾波方法,確定了以統(tǒng)計(jì)濾波為主,其他兩種濾波為輔的粗處理方案。同時(shí),為了有效地平滑點(diǎn)云并保持點(diǎn)云的尖銳邊緣特征,給出了基于L_0最小化的點(diǎn)云去噪方法,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所給方法的有效性。其次,針對(duì)目前點(diǎn)云配準(zhǔn)算法沒有考慮點(diǎn)云局部表面與幾何信息的問(wèn)題,提出了基于仿射不變比的由粗到精3D點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。對(duì)SHOT描述子進(jìn)行了距離權(quán)值的修正,減小了特征點(diǎn)鄰域內(nèi)噪點(diǎn)對(duì)描述子的影響;針對(duì)目前配準(zhǔn)算法遺漏點(diǎn)云局部幾何形狀信息,并且沒有篩選不準(zhǔn)確的點(diǎn)對(duì),提出了基于仿射不變比的特征點(diǎn)約束,引入了點(diǎn)云局部表面與幾何信息,并有效地剔除誤匹配;針對(duì)連續(xù)多幀點(diǎn)云配準(zhǔn)累積誤差大的問(wèn)題,提出了相鄰迭代配準(zhǔn)策略。然后,針對(duì)目前直方圖回環(huán)檢測(cè)方法計(jì)算量大的問(wèn)題,提出了基于點(diǎn)云外觀描述子的回環(huán)檢測(cè)算法,通過(guò)調(diào)整閾值將外觀描述子進(jìn)行子類劃分,增加外觀描述子的描述性,調(diào)整算法計(jì)算量;對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)處理,保證其外觀描述子的旋轉(zhuǎn)不變性;針對(duì)外觀特征相似場(chǎng)景易出現(xiàn)假陽(yáng)性檢測(cè)的問(wèn)題,引入了距離信息的約束,減少了假陽(yáng)性的回環(huán)判斷。最后,將改進(jìn)算法融合到現(xiàn)有SLAM框架Cartographer中,并對(duì)其有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。分別對(duì)點(diǎn)云預(yù)處理算法、點(diǎn)云配準(zhǔn)算法和回環(huán)檢測(cè)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比分析。驗(yàn)證了對(duì)整體SLAM算法改進(jìn)的有效性。
【圖文】：

、點(diǎn)云的配準(zhǔn)以及位姿和地圖的優(yōu)化四部分群點(diǎn)，對(duì)比分析了體素濾波、統(tǒng)計(jì)濾波與半徑統(tǒng)計(jì)濾波為主，其他兩種濾波為輔的粗處理并保持點(diǎn)云的尖銳邊緣特征，，給出了基于 L真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所給方法的有效性。M 流程處理在移動(dòng)機(jī)器人上，處理激光數(shù)據(jù)首先將其從標(biāo)系轉(zhuǎn)換到以運(yùn)動(dòng)初始位置建立的世界坐標(biāo)激光雷達(dá)的測(cè)量數(shù)據(jù) d，那么掃描到的物體1,12, 2cos sinsin cos 0occoccx dxx x

圖 2-2 物體位置信息到一維柵格地圖的轉(zhuǎn)換mini (x x ) / r(類似地，拓展到二維柵格地圖時(shí)，根據(jù)機(jī)器人的位姿( 1， 2， )和距算物體點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，并按公式(2-3)將其轉(zhuǎn)換為柵格地圖中的：1, 1,2, 2,1occ occocc occi xi rx (在實(shí)際情況中，激光雷達(dá)一次掃描會(huì)多次打到不同物體，也因此會(huì)產(chǎn)生不同掃描角度的射線，根據(jù)測(cè)量距離信息1 2 3 4 5(d ,d ,d ,d ,d ) 與角度信 2 3 4 5 , , , , )，我們以公式(2-4)、(2-5)將激光數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格地圖信息1 12 2cos( )sin( )k k kk k kx d xx d x (1 12 21k kk ki xi rx (中， 代表每條射線基于機(jī)器人 x 軸的方向。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242

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