【摘要】：移動(dòng)機(jī)器人SLAM(同時(shí)定位與建圖)技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著人工智能和硬件算力的不斷提升,移動(dòng)機(jī)器人SLAM技術(shù)逐漸向多元化方向發(fā)展,除了傳統(tǒng)的基于二維激光雷達(dá)的SLAM,近年來基于視覺和視覺慣性融合的SLAM技術(shù)也成為研究的熱點(diǎn)。然而,移動(dòng)機(jī)器人SLAM問題所面臨的環(huán)境相對(duì)復(fù)雜且移動(dòng)機(jī)器人本身會(huì)搭載各種傳感器,如相機(jī)、激光雷達(dá)、IMU等,這些傳感器都可用于實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人自身的運(yùn)動(dòng)估計(jì)。本文結(jié)合視覺SLAM和二維激光SLAM的優(yōu)缺點(diǎn)以及各種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn),研究并實(shí)現(xiàn)基于多傳感器融合的移動(dòng)機(jī)器人的SLAM算法。本文的主要工作如下:1.松耦合二維柵格地圖與三維點(diǎn)云地圖匹配優(yōu)化方法研究。針對(duì)視覺SLAM與激光SLAM的算法框架的差異性和地圖存儲(chǔ)的方式的不同,本文設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)匹配激光SLAM軌跡位姿與視覺SLAM關(guān)鍵幀位姿并通過線性插值的方法修正關(guān)鍵幀位姿偏差,最后對(duì)三維點(diǎn)云地圖進(jìn)行離線優(yōu)化的方法。該方法在降低視覺SLAM和激光SLAM的耦合性的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了二維柵格地圖與三維點(diǎn)云地圖對(duì)齊,為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在已知地圖中的定位提供了豐富的地圖信息。2.基于誤差狀態(tài)卡爾曼濾波器的位姿估計(jì)算法研究。通過分析IMU、輪式里程計(jì)、相機(jī)和激光雷達(dá)傳感器的優(yōu)缺點(diǎn),本文基于IMU誤差運(yùn)動(dòng)學(xué)模型構(gòu)建了誤差狀態(tài)的卡爾曼濾波器并融合輪式里程計(jì),視覺激光SLAM位姿,為移動(dòng)機(jī)器人提供高頻,穩(wěn)定性高的實(shí)時(shí)位姿輸出。3.基于視覺和激光雷達(dá)的緊耦合SLAM算法研究。在誤差狀態(tài)卡爾曼濾波位姿估計(jì)算法的基礎(chǔ)上,將估計(jì)器位姿作為視覺幀間初始位姿和激光雷達(dá)scan-match初始位姿提高匹配的精度和速度,通過構(gòu)建關(guān)鍵幀與局部柵格地圖的位姿約束實(shí)現(xiàn)全局緊耦合優(yōu)化,提高了聯(lián)合地圖的一致性。
【圖文】：

為了能夠構(gòu)建二維柵格與三維點(diǎn)云一致的地圖，，本文提出了一種使用激光逡逑ＳＬＡＭ輸出位姿對(duì)視覺ＳＬＡＭ關(guān)鍵幀位姿進(jìn)行時(shí)間戳匹配線性插值并優(yōu)化空間逡逑三維點(diǎn)的地圖匹配方法。如圖２－１所示，系統(tǒng)在執(zhí)行建圖任務(wù)時(shí)并行運(yùn)行二維激逡逑光ＳＬＡＭ算法和視覺ＳＬＡＭ算法，視覺ＳＬＡＭ算法在構(gòu)建稀疏點(diǎn)云地圖的同時(shí)逡逑會(huì)通過時(shí)間戳與激光雷達(dá)ＳＬＡＭ估計(jì)的相機(jī)實(shí)時(shí)位姿進(jìn)行匹配，最后將匹配位逡逑姿作為視覺關(guān)鍵幀的最優(yōu)位姿。如圖２－１綠色箭頭所示，系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取視覺關(guān)鍵逡逑幀對(duì)應(yīng)的時(shí)間戳以及二維激光ＳＬＡＭ的相機(jī)實(shí)時(shí)估計(jì)位姿，由于各傳感器采用逡逑時(shí)間不能完全同步，系統(tǒng)采用時(shí)間線性插值的方式對(duì)視覺關(guān)進(jìn)幀位姿進(jìn)行插值計(jì)逡逑算，最后利用插值后的視覺關(guān)鍵幀作為約束對(duì)三維地圖點(diǎn)進(jìn)行非線性優(yōu)化，使得逡逑優(yōu)化后的三維地圖點(diǎn)與二維柵格地圖對(duì)齊。逡逑８逡逑

邐邐１邐＇；！邐只優(yōu)化地圖點(diǎn)邐邋；逡逑圖２－１松耦合地圖匹配方法框圖逡逑為了能夠構(gòu)建二維柵格與三維點(diǎn)云一致的地圖，本文提出了一種使用激光逡逑ＳＬＡＭ輸出位姿對(duì)視覺ＳＬＡＭ關(guān)鍵幀位姿進(jìn)行時(shí)間戳匹配線性插值并優(yōu)化空間逡逑三維點(diǎn)的地圖匹配方法。如圖２－１所示，系統(tǒng)在執(zhí)行建圖任務(wù)時(shí)并行運(yùn)行二維激逡逑光ＳＬＡＭ算法和視覺ＳＬＡＭ算法，視覺ＳＬＡＭ算法在構(gòu)建稀疏點(diǎn)云地圖的同時(shí)逡逑會(huì)通過時(shí)間戳與激光雷達(dá)ＳＬＡＭ估計(jì)的相機(jī)實(shí)時(shí)位姿進(jìn)行匹配，最后將匹配位逡逑姿作為視覺關(guān)鍵幀的最優(yōu)位姿。如圖２－１綠色箭頭所示，系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取視覺關(guān)鍵逡逑幀對(duì)應(yīng)的時(shí)間戳以及二維激光ＳＬＡＭ的相機(jī)實(shí)時(shí)估計(jì)位姿，由于各傳感器采用逡逑時(shí)間不能完全同步，系統(tǒng)采用時(shí)間線性插值的方式對(duì)視覺關(guān)進(jìn)幀位姿進(jìn)行插值計(jì)逡逑算
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212;TP242

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本文編號(hào)：2691182