激光移动机器人高精度SLAM算法与实现

发布时间：2020-05-05 20:44

【摘要】：同时定位与地图创建(simultaneouslocalizationandmapbuilding,SLAM)在移动机器人研究问题中具有非常重要的研究意义与价值,其同样也是最基本、最核心的研究命题。移动机器人的定位能力与环境地图的精度密切相关,而环境地图的创建又依托于精确定位,两者相互影响、相辅相成。除此之外,移动机器人必须具备在未知环境中移动的能力,其是移动机器人自主运行的重要前提,机器人从环境的未知位置出发,在移动过程中估计自身位姿的同时,通过传感器测量周围环境并构建增量式地图,进而借助该地图更新机器人位姿。移动机器人定位借助于环境地图的构建,而环境地图的构建同样依赖于机器人的位姿,机器人的定位与环境建模相辅相成,因此SLAM理念便成为解决这一问题的关键技术。然而,现阶段大部分研究还处于实验室研究阶段,对真实、大型环境实现的成功案例较少。加之,工业领域机器人应用环境更加复杂,要求具备更高的鲁棒性与定位精度,但目前工业环境中环境的二维地图与真实环境存在较大误差,这也将直接导致工业机器人在现实场景中的应用受到极大限制。其中“噪声地标”问题是最严重的障碍之一:首先,真实地标与“噪声地标”之间不匹配的概率可能增加,这将可能导致基于拓展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的SLAM算法失效。其次,这些不可靠的“噪声地标”总是不稳定的,从而导致更多的不确定性甚至发散。第三,越来越多的“噪声地标”带来了状态向量和协方差矩阵的高维,基于EKF的算法的计算复杂度可能会急剧增加。因此,本研究旨在利用2D激光雷达建立复杂工业场景下算法模型,在实际环境中,创新性地提出一种基于双地图的抗干扰EKF SLAM框架,在前人研究基础上对SLAM算法进行了优化与拓展,并采用严格的地标选择方法和基于双地图的地图管理方法来消除“噪声地标”,有效减少“噪点”,提高地图构建及定位精度。与此同时,对地标处理、实时可观测区域等方面也进行优化,进一步保证地标的正确性。在文章最后,对改进前与改进后的实验误差进行了分析与总结,并对改进后算法的有效性与实用性进行了验证。
【图文】：

逡逑图１－２百度无人驾驶车逡逑ＳＬＡＭ在另一个领域的应用为扫地机器人，并且在该领域很早便开始应用，逡逑早至１９９６年生产的第一代扫地机器人上所应用的技术就有ＳＬＡＭ的影子，如图逡逑１－３所示。２０１６年，小米公司发布一款扫地机器人，搭载激光雷达，通过扫描周逡逑围环境信息来实现地图构建和定位导航的功能，能够进行精准定位的同时实现扫逡逑地清洁的功能。逡逑图１－３扫地机器人逡逑当前各行各业都出现了很多服务型机器人，，如餐饮行业、教育行业等等（图．逡逑１－４）。制约服务型机器人快速发展的一大因素为机器人自身的精准位姿估计，逡逑ＳＬＡＭ能够较好的解决该问题。在国内很多公司也都在对服务型机器人进行研逡逑发，如美团外卖，思岚科技等，并且现在的服务型机器人大多以激光雷达作为传逡逑感器来获取周围环境信息

围环境信息来实现地图构建和定位导航的功能，能够进行精准定位的同时实现扫逡逑地清洁的功能。逡逑图１－３扫地机器人逡逑当前各行各业都出现了很多服务型机器人，如餐饮行业、教育行业等等（图．逡逑１－４）。制约服务型机器人快速发展的一大因素为机器人自身的精准位姿估计，逡逑ＳＬＡＭ能够较好的解决该问题。在国内很多公司也都在对服务型机器人进行研逡逑发，如美团外卖，思岚科技等，并且现在的服务型机器人大多以激光雷达作为传逡逑感器来获取周围环境信息，从而建立环境地图及估计位姿信息。逡逑１１逡逑
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242

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本文编号：2650730