本文關(guān)鍵詞：基于激光LIDAR的室外移動(dòng)機(jī)器人三維定位與建圖

  更多相關(guān)文章： 室外移動(dòng)機(jī)器人 LIDAR定位 SLAM 地形建模 集員估計(jì)

【摘要】：自主導(dǎo)航能力作為移動(dòng)機(jī)器人行為智能化和自主化的前提,首先需要解決機(jī)器人的自主定位與建圖問(wèn)題。對(duì)于室外機(jī)器人應(yīng)用來(lái)說(shuō),激光LIDAR (Light Detection and Ranging)以其高頻率、高精度的特點(diǎn)一直是機(jī)器人建圖任務(wù)的首選環(huán)境感知傳感器之一。然而高精度地圖的構(gòu)建需要以高精度的位姿信息作為保障,在諸如城市環(huán)境等室外復(fù)雜環(huán)境下,由于建筑物遮擋等造成的GPS (Global Position System)數(shù)據(jù)丟失乃至完全不可用情況的普遍存在導(dǎo)致移動(dòng)機(jī)器人定位的可靠性受到挑戰(zhàn),一種可行方案是利用現(xiàn)成的激光LIDAR傳感器作為輔助定位手段來(lái)獲取準(zhǔn)確的位姿估計(jì)信息,以及通過(guò)定位與建圖的相互耦合關(guān)系采用同時(shí)定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法同時(shí)解決移動(dòng)機(jī)器人的精確建圖問(wèn)題。本文以國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于集理論的野外機(jī)器人復(fù)雜地形環(huán)境建模和同時(shí)定位研究”(61005092)為依托,針對(duì)室外GPS缺失前提下大范圍非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜室外環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人基于激光LIDAR的三維定位與建圖問(wèn)題進(jìn)行深入研究。具體內(nèi)容如下：針對(duì)室外環(huán)境中GPS數(shù)據(jù)缺失情況下的移動(dòng)機(jī)器人長(zhǎng)距離精確定位問(wèn)題,提出了一種基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的LIDAR里程計(jì)定位的方法,首先通過(guò)慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)與碼盤結(jié)合的方式進(jìn)行實(shí)時(shí)三維位姿預(yù)估,然后對(duì)激光LIDAR數(shù)據(jù)采用正態(tài)分布變換(Normal Distributions Transform, NDT)掃描匹配定位方法以對(duì)其進(jìn)行周期性校正,從而解決常規(guī)慣性導(dǎo)航方式用于長(zhǎng)距離定位時(shí)所存在的累計(jì)誤差過(guò)大問(wèn)題,在保證定位算法實(shí)時(shí)性的前提下能夠獲取精確的移動(dòng)機(jī)器人三維位姿估計(jì)。針對(duì)室外移動(dòng)機(jī)器人位姿不確定情況下的大范圍建圖問(wèn)題,考慮定位與建圖之間的耦合性,提出了一種Graph-based SLAM框架下基于3D激光LIDAR掃描匹配的同時(shí)定位和建圖統(tǒng)一處理方法,首先以LIDAR里程計(jì)輸出作為位姿(Pose)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)之間的邊約束條件來(lái)構(gòu)建全地形環(huán)境下的Graph圖,然后對(duì)閉環(huán)信息進(jìn)行檢測(cè),進(jìn)而根據(jù)檢測(cè)到的閉環(huán)信息采用概率化的圖優(yōu)化方法執(zhí)行全局位姿優(yōu)化,使得用于建圖的位姿信息達(dá)到全局最優(yōu),以解決累計(jì)定位誤差造成的大范圍建圖過(guò)程中位姿和地圖精度下降的問(wèn)題,從而進(jìn)一步提高定位與建圖的準(zhǔn)確性。針對(duì)以導(dǎo)航為目的的室外三維地形環(huán)境模型的壓縮表示、實(shí)時(shí)構(gòu)建和在線更新問(wèn)題,提出了一種基于不確定集表示的全3D多層占據(jù)體元地形建模方法,與現(xiàn)有方法不同之處在于采用光線跟蹤(Ray-tracing)方法對(duì)整條激光測(cè)量行程而不僅僅是單純的末端反射信息進(jìn)行了處理,從而可嚴(yán)格區(qū)分占據(jù)、空閑和未知三種狀態(tài),將之表示為標(biāo)記有占據(jù)、空閑和未知三種狀態(tài)的體元,并采用集員理論對(duì)地形構(gòu)建過(guò)程中存在的不確定性進(jìn)行在線融合處理,在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)多層地形特征的實(shí)時(shí)建模和更新,從而增強(qiáng)了地形模型信息的魯棒性和豐富性。在上述研究的基礎(chǔ)上,以本實(shí)驗(yàn)室自主構(gòu)建的裝配有三維激光LIDAR、MU以及碼盤等多種傳感器的MT-FR履帶式移動(dòng)機(jī)器人為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)文中提出的移動(dòng)機(jī)器人定位與環(huán)境建模方法在室外校園環(huán)境中進(jìn)行了廣泛的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,以驗(yàn)證本文所論述方法的有效性和正確性。
【關(guān)鍵詞】：室外移動(dòng)機(jī)器人 LIDAR定位 SLAM 地形建模 集員估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-25
• 1.1 研究背景11-14
• 1.2 室外機(jī)器人定位的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 三維環(huán)境建模的研究現(xiàn)狀16-21
• 1.3.1 空間環(huán)境信息的感知16-18
• 1.3.2 同時(shí)定位與建圖方法18-19
• 1.3.3 三維地形環(huán)境模型的構(gòu)建19-21
• 1.4 現(xiàn)有方法存在問(wèn)題與解決方法21-22
• 1.5 論文主要內(nèi)容與目標(biāo)22-23
• 1.6 論文章節(jié)安排23-25
• 第二章 基于NDT匹配的LIDAR里程計(jì)輔助定位研究25-51
• 2.1 移動(dòng)機(jī)器人三維運(yùn)動(dòng)學(xué)模型25-27
• 2.2 NDT匹配算法27-34
• 2.2.1 坐標(biāo)變換與點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換28-30
• 2.2.2 激光數(shù)據(jù)的預(yù)處理30-31
• 2.2.3 經(jīng)典ICP匹配算法31-32
• 2.2.4 NDT匹配算法32-34
• 2.3 基于NDT匹配的三維LIDAR里程計(jì)算法34-38
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-49
• 2.4.1 NDT掃描匹配實(shí)驗(yàn)38-42
• 2.4.2 三維LIDAR里程計(jì)實(shí)驗(yàn)42-49
• 2.5 本章小結(jié)49-51
• 第三章 基于Graph-based SLAM框架的同時(shí)定位與建圖51-71
• 3.1 SLAM問(wèn)題概述51-53
• 3.1.1 常規(guī)SLAM的貝葉斯框架51-52
• 3.1.2 Graph-based SLAM框架52-53
• 3.2 Graph-based SLAM方法的模型構(gòu)建53-60
• 3.2.1 Graph模型構(gòu)建方法54-55
• 3.2.2 NDT掃描匹配定位的協(xié)方差估計(jì)55-60
• 3.3 SLAM中的閉環(huán)問(wèn)題60-61
• 3.4 基于閉環(huán)約束的Graph全局優(yōu)化61-65
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果65-70
• 3.6 本章小結(jié)70-71
• 第四章 基于不確定集表示的全3D多層地形模型構(gòu)建71-91
• 4.1 區(qū)間計(jì)算概念71-72
• 4.2 三維地形模型構(gòu)建問(wèn)題描述72-75
• 4.2.1 地形數(shù)據(jù)的多源不確定性問(wèn)題72-73
• 4.2.2 空間描述的準(zhǔn)確性問(wèn)題73-74
• 4.2.3 三維地形環(huán)境建模的效率問(wèn)題74-75
• 4.3 地形信息的表示形式75-76
• 4.4 地形模型的構(gòu)建與更新76-83
• 4.4.1 激光數(shù)據(jù)的區(qū)間集員估計(jì)76-78
• 4.4.2 激光數(shù)據(jù)的網(wǎng)格單元關(guān)聯(lián)78-80
• 4.4.3 新體元的創(chuàng)建80-81
• 4.4.4 約束施加81-82
• 4.4.5 占據(jù)狀態(tài)的概率化描述82-83
• 4.5 算法總結(jié)83-85
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果85-89
• 4.7 本章小結(jié)89-91
• 第五章 總結(jié)與展望91-93
• 5.1 課題研究?jī)?nèi)容總結(jié)91
• 5.2 課題研究中尚存在的問(wèn)題與展望91-93
• 致謝93-95
• 參考文獻(xiàn)95-101
• 作者在攻讀碩士期間發(fā)表的論文101

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 王新;黃兆云;;基于多結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年07期

2 王紅梅;李言俊;張科;;一種改進(jìn)的圖像中脈沖噪聲濾波方法[J];光電子.激光;2008年01期

3 萬(wàn)幼川;徐景中;賴旭東;張圣望;;基于多分辨率方向預(yù)測(cè)的LIDAR點(diǎn)云濾波方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2007年11期

4 陳倫瓊;劉業(yè);吳建文;徐友仁;;中值濾波在圖像數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用分析[J];常州工學(xué)院學(xué)報(bào);2006年02期

5 張小紅,劉經(jīng)南;機(jī)載激光掃描測(cè)高數(shù)據(jù)濾波[J];測(cè)繪科學(xué);2004年06期

，

本文編號(hào)：530969