發(fā)布時間：2023-03-18 22:00

　　移動機器人的地圖構建是移動機器人實現真正意義上自主導航的前提,也是移動機器人關鍵技術研究中最具挑戰(zhàn)性的問題之一。利用激光雷達構建環(huán)境地圖的方法基本上可以滿足大范圍、障礙物單一的場景。但是由于激光雷達為人詬病的一線掃描,只能獲得某一個二維平面的環(huán)境信息,不能夠獲得空間三維高度環(huán)境信息,造成移動機器人構建地圖不完整、不準確,缺失環(huán)境中較為重要的障礙物信息,在導航中出現移動機器人誤撞現象。本文針對上述問題提出一種基于激光雷達和深度相機多傳感器融合的構建環(huán)境地圖新方法,主要研究內容如下:首先,建立移動機器人坐標系系統、運動學模型,研究激光雷達模型和深度相機模型,并對深度相機內外參數進行標定,介紹移動機器人常用的地圖及其模型建立。其次,SLAM地圖構建算法理論研究和仿真分析。建立SLAM數學模型,介紹了 SLAM的原理和系統結構,引出SLAM的關鍵問題。然后從理論分析方面分別對Gmapping-SLAM算法、Hector-SLAM算法、Cartographer-SLAM算法進行了深入地研究,在ROS系統上分別對三種常用的地圖構建算法仿真。分析仿真實驗結果得出Gmapping-SLAM算法綜合性能...

【文章頁數】：97 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
        1.1.1 移動機器人的研究背景
        1.1.2 移動機器人在物流領域的應用
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 移動機器人研究現狀
        1.2.2 多傳感器融合技術研究現狀
        1.2.3 移動機器人建圖與導航研究現狀
    1.3 課題研究目的
    1.4 課題研究內容
第二章 移動機器人系統模型建立研究
    2.1 引言
    2.2 移動機器人系統模型的建立
        2.2.1 坐標系系統
        2.2.2 運動學模型
    2.3 傳感器模型
        2.3.1 里程計模型
        2.3.2 激光雷達模型
        2.3.3 RGB-D相機模型
        2.3.4 RGB-D相機標定
    2.4 地圖模型
        2.4.1 柵格地圖
        2.4.2 拓撲地圖
        2.4.3 特征地圖
    2.5 本章小結
第三章 移動機器人地圖構建算法研究
    3.1 引言
    3.2 同時定位與建圖問題
        3.2.1 SLAM問題的數學模型
        3.2.2 SLAM是系統結構和關鍵問題
    3.3 2D激光SLAM算法研究
        3.3.1 Gmappig-SLAM算法
        3.3.2 Hector-SLAM算法
        3.3.3 Cartographer-SLAM算法
    3.4 仿真實驗驗證與分析
        3.4.1 三種SLAM算法仿真實驗
        3.4.2 三種SLAM算法比較分析
    3.5 本章小結
第四章 多傳感器融合方案研究
    4.1 引言
    4.2 多傳感器融合技術介紹
        4.2.1 多傳感器融合的優(yōu)點
        4.2.2 多傳感器融合的方法
        4.2.3 多傳感器融合的分類
    4.3 多傳感器融合研究方案設計
        4.3.1 多傳感器融合方案
        4.3.2 多傳感器融合流程
        4.3.3 深度圖像轉激光原理
        4.3.4 數據預處理
        4.3.5 基于貝葉斯的柵格地圖融合
    4.4 真實場景實驗
        4.4.1 傳感器硬件架構設計
        4.4.2 融合實驗對比分析
    4.5 本章小結
第五章 實驗驗證
    5.1 引言
    5.2 實驗平臺介紹
        5.2.1 實驗硬件平臺
        5.2.2 實驗軟件平臺
    5.3 復雜場景下多傳感器融合建圖實驗
        5.3.1 實驗環(huán)境介紹
        5.3.2 傳感器數據獲取
        5.3.3 環(huán)境地圖構建
        5.3.4 實驗結果分析
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝



本文編號：3763951