本文選題：移動機器人 + SLAM��； 參考：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在機器人研究領(lǐng)域中,同時定位與地圖創(chuàng)建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)技術(shù)是機器人實現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵,其中,研究地圖創(chuàng)建方法具有重大意義。本文針對室內(nèi)SLAM技術(shù)的關(guān)鍵問題進行了深入研究與分析,建立了相應(yīng)的問題求解模型;同時,結(jié)合實際應(yīng)用需要,在機器人建圖過程中引入了多傳感器數(shù)據(jù)融合和激光掃描匹配的方法提高了機器人定位的準確性,并且建立了柵格反射率計算模型更新柵格的占據(jù)概率,提高了地圖創(chuàng)建的精度和效率;最后,搭建了實際的機器人實驗平臺并驗證了改進算法的可行性和有效性。針對實際應(yīng)用中碼盤里程數(shù)據(jù)精度低引起的機器人姿態(tài)角不準確的問題,本文采用擴展卡爾曼濾波的方法融合碼盤數(shù)據(jù)和陀螺儀數(shù)據(jù),以提高機器人位姿測量的精度,保證算法執(zhí)行的有效性。針對傳統(tǒng)的里程計定位方法中里程數(shù)據(jù)的累積誤差引起的機器人位姿不準確的問題,本文采用掃描匹配的方法求取激光雷達的連續(xù)測量數(shù)據(jù)之間的相對位姿變換,以此對里程計定位結(jié)果進行有效校正,提高了機器人長距離定位的精度。針對傳統(tǒng)的占據(jù)柵格地圖創(chuàng)建方法中計算復(fù)雜、地圖邊緣效果差的問題,本文采用柵格反射率的計算方法更新柵格的占據(jù)概率,提高了柵格地圖創(chuàng)建的精度和計算效率。為驗證本文所述算法的實用性和可行性,搭建了一個實際的機器人實驗平臺,實現(xiàn)了相關(guān)的SLAM功能,并通過實驗數(shù)據(jù)分析驗證了其有效性。
[Abstract]:In the field of robot research, the technology of simultaneous localization and map creation is the key of robot autonomous navigation, and it is of great significance to study the method of map creation. In this paper, the key problems of indoor slam technology are deeply studied and analyzed, and the corresponding problem solving model is established. The method of multi-sensor data fusion and laser scanning matching is introduced to improve the accuracy of robot location, and the raster reflectivity calculation model is established to update the occupied probability of grid. The accuracy and efficiency of map creation are improved. Finally, an actual robot experimental platform is built and the feasibility and effectiveness of the improved algorithm are verified. In order to improve the precision of robot pose measurement, the extended Kalman filter method is used to fuse the data of code disk and gyroscope, which is caused by the low precision of robot attitude angle caused by the low precision of code disk mileage data in practical application, in order to improve the accuracy of robot pose measurement. Ensure the effectiveness of the algorithm execution. Aiming at the inaccuracy of robot pose caused by the accumulated error of mileage data in the traditional odometer positioning method, this paper uses the scanning matching method to calculate the relative position and attitude transformation between the continuous measurement data of lidar. With this method, the positioning results of the odometer are corrected effectively, and the precision of the long distance positioning of the robot is improved. In order to solve the problem of complex calculation and poor edge effect in the traditional method of constructing occupied raster map, this paper uses the method of raster reflectivity to update the occupied probability of raster, which improves the accuracy and efficiency of raster map creation. In order to verify the practicability and feasibility of the algorithm described in this paper, a practical robot experimental platform is built, and the related slam function is realized, and the validity of the platform is verified by the analysis of experimental data.
【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】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：2032010