發(fā)布時(shí)間：2020-06-13 23:26

【摘要】：隨著移動(dòng)機(jī)器人朝自主化及智能化的方向發(fā)展,其自主導(dǎo)航能力將越發(fā)的重要。自主導(dǎo)航依賴環(huán)境地圖的參與,而即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization and Mapping簡稱SLAM)賦予了移動(dòng)機(jī)器人構(gòu)建地圖的能力。SLAM是指移動(dòng)機(jī)器人在位姿信息未知及缺少先驗(yàn)地圖的情況下,依賴自身攜帶的傳感器,獨(dú)立地同時(shí)完成自身位姿的估計(jì)及環(huán)境地圖的構(gòu)建。由于移動(dòng)機(jī)器人定位與建圖之間的相互依賴,使得SLAM問題極具挑戰(zhàn)性,因此對(duì)移動(dòng)機(jī)器人SLAM進(jìn)行研究具有重要理論及現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的SLAM算法(EKF-SLAM)、基于粒子濾波器的SLAM算法(PF-SLAM)及基于圖優(yōu)的SLAM算法(Graph-SLAM)都存在地圖一致性、閉環(huán)及大尺度環(huán)境實(shí)時(shí)地圖構(gòu)建等問題。針對(duì)上述問題,本文進(jìn)行了深入研究,主要工作內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對(duì)SLAM過程中存在的一致性問題,提出了一種基于分層優(yōu)化的SLAM算法。該算法在Graph-SLAM框架下,采用子地圖作為圖的節(jié)點(diǎn),并使用樹結(jié)構(gòu)組織增量式節(jié)點(diǎn)位姿,通過對(duì)節(jié)點(diǎn)樹進(jìn)行全局優(yōu)化將檢測(cè)到的閉環(huán)誤差分配至限定的環(huán)路節(jié)點(diǎn),并經(jīng)節(jié)點(diǎn)子地圖內(nèi)部優(yōu)化,進(jìn)而消除了子地圖內(nèi)部及子地圖之間的不一致性。(2)針對(duì)EKF-SLAM依賴預(yù)先定義的模型來提取特征,使得算法受限于特定的環(huán)境及算法生成的特征地圖環(huán)境信息缺失嚴(yán)重等問題,對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種不依賴具體幾何模型的基于激光幀特征的EKF-SLAM算法用于子地圖的構(gòu)建。結(jié)合直接幀匹配SLAM算法與PF-SLAM的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于粒子濾波器的爬山幀匹配SLAM算法用于子地圖的構(gòu)建。(3)提出了一種基于前瞻的子地圖分割方法。分析了傳統(tǒng)子地圖分割方法的缺點(diǎn),提出了依據(jù)過去T時(shí)刻的子地圖局部環(huán)境結(jié)構(gòu)信息對(duì)移動(dòng)機(jī)器人當(dāng)前位姿定位的確定性程度分割子地圖,同時(shí)采用概率的方式對(duì)該思想進(jìn)行數(shù)學(xué)描述。(4)針對(duì)SLAM中的閉環(huán)問題,提出了一種基于四叉樹的子地圖相關(guān)匹配閉環(huán)檢測(cè)法。相較于高精度地圖,低精度地圖過估計(jì)環(huán)境中障礙物的概率,基于這個(gè)基礎(chǔ),提出了一種基于四叉樹的子地圖相關(guān)匹配閉環(huán)檢測(cè)法。采用仿真、開源數(shù)據(jù)及真實(shí)物理環(huán)境實(shí)驗(yàn)對(duì)所提出的SLAM算法進(jìn)行測(cè)試,分析了所提出SLAM算法的一致性及實(shí)時(shí)性。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的SLAM算法能夠滿足實(shí)時(shí)性要求且一致性優(yōu)于同類SLAM算法。 【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242

【圖文】：

39 3.9 基于激光幀特征的EKF-SLAM仿真生成的仿真環(huán)境A處子地光幀特征的EKF-SLAM子地圖構(gòu)建實(shí)驗(yàn)如下：選取兩處局部環(huán)境（圖 3.8 中的B點(diǎn)與C點(diǎn)）并遙離完成局部環(huán)境的遍歷，同時(shí)運(yùn)行基于激光幀特征的EK局部環(huán)境中，B處為走道中較為整齊的結(jié)構(gòu)化環(huán)境，C�；诩す鈳卣鞯腅KF-SLAM算法生成的兩處局部環(huán)

圖 3.10 基于激光幀特征的EKF-SLAM生成的B處局部結(jié)構(gòu)化環(huán)境子地圖圖 3.11 基于幀特征的EKF-SLAM生成的C處局部非結(jié)構(gòu)化環(huán)境子地圖本實(shí)驗(yàn)表明，，無論是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，基于激光幀特征的EKF-SL生成一致性較好的局部子地圖。生成的局部子地圖能夠很好的表達(dá)環(huán)境結(jié)構(gòu)信息沒有損失。 基于粒子濾波器的爬山幀匹配SLAM子地圖構(gòu)建仿真1）基于粒子濾波器的爬山幀匹配SLAM子地圖構(gòu)建內(nèi)存消耗仿真

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