近年來,具備導(dǎo)航規(guī)劃能力的自主移動(dòng)機(jī)器人在各種領(lǐng)域開始廣泛應(yīng)用。而地圖構(gòu)建和定位（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）是自主移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)之一,它是機(jī)器人自主導(dǎo)航,成功執(zhí)行特定任務(wù)的重要保障。在動(dòng)態(tài),復(fù)雜的室內(nèi)應(yīng)用場(chǎng)景中,比如辦公室,商場(chǎng)等,自主機(jī)器人必須準(zhǔn)確地定位自己所處的位置,并避開障礙物,完成設(shè)定的任務(wù)。本文針對(duì)清潔機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、AGV機(jī)器人等室內(nèi)應(yīng)用場(chǎng)景,提出了一種多傳感融合的SLAM算法,主要利用低成本的激光雷達(dá)、IMU、編碼器信息進(jìn)行融合,準(zhǔn)確地估計(jì)輪式機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)位姿,并在此估計(jì)的位姿上,通過將激光雷達(dá)的掃描點(diǎn)云匹配得到環(huán)境的概率柵格地圖。與此同時(shí),后端閉環(huán)檢測(cè)加入閉環(huán)約束條件,并利用圖優(yōu)化的方法消除前端構(gòu)建地圖時(shí)的累積誤差,從而使得輪式機(jī)器人能夠構(gòu)建精度很好的環(huán)境地圖,并在此建圖基礎(chǔ)上,解決機(jī)器人的全局定位問題。本文提出的多傳感融合算法,具有實(shí)時(shí)、低功耗、魯棒性好的優(yōu)點(diǎn),并且在資源有限的嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行也得到很好的結(jié)果。本文的主要工作如下:（1）對(duì)雙輪差分驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人建立運(yùn)動(dòng)模型和建立測(cè)量模型,并結(jié)合IMU和... 

【文章來源】：成都信息工程大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
        1.1.1 多傳感器融合SLAM算法的研究背景
        1.1.2 課題的研究目的與意義
    1.2 室內(nèi)自主機(jī)器人建圖定位算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 視覺SLAM技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 激光SLAM技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 課題研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
        1.3.1 論文主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文章節(jié)安排
第二章 輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)和感知系統(tǒng)的建立
    2.1 輪式機(jī)器人剛體轉(zhuǎn)換
        2.1.1 坐標(biāo)系規(guī)范
        2.1.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        2.1.3 坐標(biāo)系運(yùn)算
    2.2 輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型的建立
        2.2.1 輪式機(jī)器人運(yùn)動(dòng)積分的不確定性
        2.2.2 輪式機(jī)器人勻速運(yùn)動(dòng)模型及加速運(yùn)動(dòng)模型
        2.2.3 雙輪差分驅(qū)動(dòng)模型
        2.2.4 輪式機(jī)器人里程計(jì)模型
        2.2.5 IMU驅(qū)動(dòng)模型
    2.3 輪式機(jī)器人觀測(cè)模型的建立
        2.3.1 機(jī)器人環(huán)境感知建模
        2.3.2 2D激光雷達(dá)測(cè)量模型及數(shù)據(jù)處理
第三章 輪式機(jī)器人SLAM算法圖模型的建立
    3.1 輪式機(jī)器人SLAM問題描述和圖模型的建立
        3.1.1 利用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)描述輪式機(jī)器人SLAM問題
        3.1.2 利用因子圖將SLAM問題轉(zhuǎn)換為最小二乘問題
    3.2 非線性優(yōu)化算法求解SLAM問題
        3.2.1 利用高斯-牛頓方法求解輪式機(jī)器人SLAM問題
        3.2.2 使用LM方法提高算法收斂性
第四章 多傳感融合SLAM算法的設(shè)計(jì)
    4.1 多傳感融合建圖定位算法
        4.1.1 利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器提供初始位姿
    4.2 前端掃描匹配構(gòu)建地圖
        4.2.1 掃描匹配算法
        4.2.2 利用相關(guān)性掃描匹配方法構(gòu)建子圖
    4.3 后端優(yōu)化消除累計(jì)誤差
        4.3.1 多分辨率閉環(huán)檢測(cè)與添加約束條件
        4.3.2 后端優(yōu)化求解并調(diào)整地圖位姿
    4.4 輪式機(jī)器人SLAM中的全局定位
第五章 輪式機(jī)器人平臺(tái)搭建和實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
        5.2.1 硬件平臺(tái)搭建
        5.2.2 上位機(jī)平臺(tái)搭建
    5.3 輪式機(jī)器人實(shí)際測(cè)試
        5.3.1 室內(nèi)閉環(huán)建圖實(shí)驗(yàn)
        5.3.2 室內(nèi)全局定位實(shí)驗(yàn)
    5.4 數(shù)據(jù)分析和性能分析
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者在讀期間科研成果簡(jiǎn)介
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于單目視覺的同時(shí)定位與地圖構(gòu)建方法綜述[J]. 劉浩敏,章國(guó)鋒,鮑虎軍.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(06)

博士論文
[1]移動(dòng)機(jī)器人基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的定位及地圖創(chuàng)建研究[D]. 莊嚴(yán).大連理工大學(xué) 2004

碩士論文
[1]GPS/Visual/INS多傳感器融合導(dǎo)航算法的研究[D]. 王加芳.浙江大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3635156