本文關(guān)鍵詞：基于ROS的移動機(jī)器人地圖創(chuàng)建方法與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在移動機(jī)器人領(lǐng)域中,同時定位與地圖創(chuàng)建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)為移動機(jī)器人導(dǎo)航及智能操作提供了可能,其中地圖創(chuàng)建是SLAM的根基,因此,地圖創(chuàng)建方法及應(yīng)用研究具有重大意義。同時,鑒于基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS,Robot Operating System)在代碼復(fù)用和功能擴(kuò)展方面的巨大優(yōu)勢,本文在該平臺上對機(jī)器人地圖建立方法和應(yīng)用等關(guān)鍵技術(shù)開展了分析、研究工作。本文圍繞地圖創(chuàng)建中環(huán)境信息獲取并表征的方法,針對激光傳感器特有射線模型,采用基于改進(jìn)的連續(xù)邊緣提取方法(ISEF,Improved Successive Edge Following)進(jìn)行快速分段及濾波,采用區(qū)域內(nèi)增長法判定特征夾角等問題,提高了數(shù)據(jù)預(yù)處理的有效性。結(jié)合SLAM關(guān)鍵步驟,對地圖構(gòu)建中掃描匹配方法展開研究,探討了基于點點測度的極坐標(biāo)掃描匹配、基于線特征的掃描匹配、基于點線的最近點迭代掃描匹配(PLICP,Point-Line Iterative Closest Point)算法,并主要分析了PLICP與ICP相比具有閉合解,能在有限步驟內(nèi)收斂,更適用于求位姿解。在相關(guān)研究基礎(chǔ)上,提出基于激光傳感器的PLICP匹配位姿估計和里程計位姿估計的融合,再與RBPF(Rao-Blackwellized Particle Filter)粒子濾波結(jié)合的SLAM方法創(chuàng)建柵格地圖。針對誤差較大的里程計讀數(shù),利用PLICP對相鄰兩次激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配求得機(jī)器人位姿變換,與基于里程計的位姿變換進(jìn)行最優(yōu)估計,能夠改善基于里程計讀數(shù)的建議分布函數(shù),降低不確定性對位姿估計的影響,提高創(chuàng)建地圖及機(jī)器人定位的精確度。實驗實現(xiàn)了掃描匹配和機(jī)器人定位,分別對離線數(shù)據(jù)和實時室內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行了地圖創(chuàng)建,證明本文提出方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：移動機(jī)器人 ROS 激光傳感器 地圖創(chuàng)建 PLICP匹配 粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-19
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 移動機(jī)器人研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外移動機(jī)器人研究概況11
• 1.2.2 國內(nèi)移動機(jī)器人研究概況11-13
• 1.3 ROS研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 ROS基本概念13-14
• 1.3.2 ROS在移動機(jī)器人中的應(yīng)用現(xiàn)狀14-16
• 1.4 移動機(jī)器人地圖構(gòu)建研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4.1 國外地圖創(chuàng)建的研究概況16
• 1.4.2 國內(nèi)地圖創(chuàng)建的研究概況16-17
• 1.5 課題主要內(nèi)容17-18
• 1.6 本章小結(jié)18-19
• 2 移動機(jī)器人地圖創(chuàng)建系統(tǒng)分析19-31
• 2.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系19-20
• 2.2 環(huán)境信息采集方式20-21
• 2.2.1 基于視覺傳感器的數(shù)據(jù)采集20
• 2.2.2 基于測距傳感器的數(shù)據(jù)采集20-21
• 2.2.3 內(nèi)部傳感器數(shù)據(jù)采集21
• 2.2.4 多傳感器信息融合21
• 2.3 地圖表示方法21-23
• 2.3.1 幾何特征地圖22
• 2.3.2 柵格地圖22
• 2.3.3 拓?fù)涞貓D22-23
• 2.4 激光數(shù)據(jù)模型及預(yù)處理23-30
• 2.4.1 激光數(shù)據(jù)模型23-24
• 2.4.2 改進(jìn)SEF數(shù)據(jù)分段及濾波24-27
• 2.4.3 基于改進(jìn)SEF的線段特征擬合27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 3 基于激光的掃描匹配31-44
• 3.1 基于點— 點的極坐標(biāo)匹配32-35
• 3.1.1 平移估計33-34
• 3.1.2 角度估計34-35
• 3.2 基于線段特征的視野扇面匹配35-36
• 3.3 基于點— 線的ICP匹配36-43
• 3.3.1 PLICP算法37-38
• 3.3.2 PLICP閉合解形式38-41
• 3.3.3 PLICP在有限步驟內(nèi)收斂41-42
• 3.3.4 PLICP和ICP不同收斂性質(zhì)42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 4 基于PLICP和粒子濾波的SLAM44-54
• 4.1 SLAM問題及其描述44-46
• 4.2 選取改進(jìn)的建議分布函數(shù)46-51
• 4.2.1 基于觀測信息的PLICP匹配位姿估計47
• 4.2.2 基于運動模型下的里程計位姿估計47-49
• 4.2.3 最優(yōu)位姿估計49-51
• 4.3 權(quán)重計算51-52
• 4.4 自適應(yīng)重采樣52
• 4.5 本章小結(jié)52-54
• 5 基于ROS的移動機(jī)器人地圖創(chuàng)建應(yīng)用研究54-65
• 5.1 ROS地圖創(chuàng)建框架54-56
• 5.2 基于ROS的移動機(jī)器人地圖創(chuàng)建實驗56-62
• 5.2.1 數(shù)據(jù)掃描匹配56-59
• 5.2.2 地圖構(gòu)建59-62
• 5.3 基于ROS的地圖創(chuàng)建的應(yīng)用研究62-64
• 5.3.1 集成地圖創(chuàng)建方法63
• 5.3.2 應(yīng)用場景63-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-67
• 致謝67-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果74

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  本文關(guān)鍵詞：基于ROS的移動機(jī)器人地圖創(chuàng)建方法與應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：447518