空間服務(wù)機器人及地外行星巡視器的自主能力是人不在控制閉環(huán)時完成任務(wù)的重要保障,其中,涉及狀態(tài)估計與運動規(guī)劃問題。比如,空間機器人與目標航天器的自主對接需要估計相對位姿,其攜帶的機械臂對目標進行維修時需要規(guī)劃出合理的路徑,巡視器在地外星體自主導航需要實時定位。本文研究高斯過程在狀態(tài)估計與運動規(guī)劃中的應(yīng)用以及它們共享的相同連續(xù)時間軌跡表示,類似因子圖問題結(jié)構(gòu),以及最大后驗概率推理框架。首先介紹了向量空間上的高斯過程先驗。對于狀態(tài)估計與運動規(guī)劃問題,本質(zhì)上均為軌跡優(yōu)化問題�；诟咚惯^程將軌跡表示為連續(xù)時間形式,通過恒速高斯過程先驗得到稀疏核矩陣,使得高斯過程插值僅需要常數(shù)時間。機器人工作空間為李群空間,向量空間為平凡李群,繼而將高斯過程先驗拓展到非平凡李群。然后,對基于高斯過程的狀態(tài)估計問題進行數(shù)學描述。用高斯過程描述機器人的連續(xù)時間軌跡,把要求解的問題建模為同時軌跡估計與建圖,如果只對軌跡估計,則是該問題的特殊情況。通過構(gòu)造稀疏的核矩陣,高斯過程描述軌跡能夠?qū)壽E快速插值,從而以少量狀態(tài)參數(shù)化軌跡,稀疏性大大加快了問題的求解。將問題表示為因子圖,利用貝葉斯樹進一步實現(xiàn)快速的增量更新。在多個... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

(a)無人機(b)無人駕駛車(c)無人潛航器(d)無人搬運車

估計都非常準確，而僅用里程計推算軌跡則與真值相差較遠。估計軌跡的平均位置誤差 0.152m，平均姿態(tài)誤差 0.981°，地標位置平均誤差 0.0292m。3.5.2 KITTI 數(shù)據(jù)集實驗KITTI 數(shù)據(jù)集由德國 KIT 大學（Karlsruhe Institute ofTechnology）和美國芝加哥豐田技術(shù)研究院一起制作，是目前國際上最認可的自動駕駛感知算法評估數(shù)據(jù)集。制作KITTI數(shù)據(jù)集所用到的傳感器包括 2 個PointGray灰度相機，2個PointGray彩色相機，4 個光學鏡頭，一個 Velodyne 64 線 3D 激光雷達，以及 1 個 OXTS 慣性加 GPS 導航系統(tǒng)。其中導航系統(tǒng) OXTS 可以采集同步的 IMU 及 GPS 信息。此外在它的 Odometry 數(shù)據(jù)集里面提供了軌跡的真值可以用于軌跡估計精度的評估。在這個數(shù)據(jù)集的實驗中由 IMU 積分得到里程計測量因子，而將 GPS 經(jīng)緯高信息轉(zhuǎn)化到北東地坐標系則得到位置測量因子。下面給出 Odometry 中的 00 數(shù)據(jù)集實驗相關(guān)參數(shù)：GPS 測量噪聲為1.0/0.07 [1;1;1]、加速度計測量噪聲為 0.01、陀螺儀噪聲為0.000175、加速度計偏置噪聲為 0.000167、陀螺儀偏置噪聲為-62.91 10。

估計軌跡與真實軌跡對比結(jié)果


本文編號：2921004