基于位姿估计闭环检测的激光SLAM算法研究

发布时间：2022-06-03 19:38

　　SLAM（即时定位与地图构建）是指机器人利用自身携带的传感器采集数据,在未知环境中给自身定位,同时对未知环境建立增量式地图的一种技术,由于能够完成即时定位和构建地图两个任务,因此SLAM是机器人自主导航技术的核心问题。作为一种实时三维空间信息获取技术,激光雷达可以有效快速测量实物和环境信息。在室内无GPS信号情况下,使用激光扫描仪作为传感器完成SLAM技术,能够实现高精度室内三维重建任务。激光SLAM构建室内环境地图过程中,需要针对点云估计扫描位姿、实现数据匹配。同时由于位姿累积误差,还需要对地图进行闭环优化,根据闭环结果进而优化闭环内的位姿信息,对SLAM建图数据进行校正,减少因测图范围增大而带来的累积误差,提高定位精度和建图质量。本文在分析点云数据特征,扫描匹配SLAM算法以及位姿概率估计闭环检测算法的基础上,提出一种基于位姿估计闭环检测的激光SLAM算法,具体工作如下:（1）确定激光SLAM建图坐标系及环境信息表示方式,对激光SLAM技术使用的传感器进行建模,介绍激光雷达工作原理及激光雷达数据坐标转换过程,提出使用ICP点云匹配算法估计帧间点云数据扫描姿态,完成点云数据匹配的方法... 

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与技术路线
    1.4 论文章节安排
2 SLAM算法理论基础与传感器建模
    2.1 SLAM算法特性
    2.2 SLAM问题与概率模型
    2.3 坐标系统
    2.4 传感器及建模
    2.5 环境信息的表示
    2.6 本章小结
3 基于位姿估计闭环检测的激光SLAM算法
    3.1 扫描匹配位姿估计
    3.2 局部栅格地图构建
    3.3 闭环检测位姿优化
    3.4 本章小结
4 实验结果与分析
    4.1 实验环境
    4.2 实验数据集
    4.3 数据预处理
    4.4 实验结果分析
    4.5 本章小结
5 结论与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于双向激光回环检测的SLAM算法研究[J]. 郑雪鹤,孙作雷.  微型机与应用. 2017(20)
[2]基于激光雷达距离图像信息的三维重构技术[J]. 王小珂,周勇,王钤.  兵工自动化. 2013(03)
[3]三维点云ICP算法改进研究[J]. 周春艳,李勇,邹峥嵘.  计算机技术与发展. 2011(08)
[4]未知环境下的移动机器人SLAM方法[J]. 朱磊,樊继壮,赵杰,吴晓光.  华中科技大学学报(自然科学版). 2011(07)
[5]基于强跟踪UKF的自适应SLAM算法[J]. 张文玲,朱明清,陈宗海.  机器人. 2010(02)
[6]基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法[J]. 陈白帆,蔡自兴,袁成.  机器人. 2009(06)
[7]智能机器人与应用的现状与发展趋势[J]. 黄永安,熊蔡华,熊有伦.  国际学术动态. 2009(04)
[8]智能机器人与应用的现状与发展趋势[J]. 黄永安,熊蔡华,熊有伦.  国际学术动态. 2009 (04)
[9]一种基于遗传算法的FastSLAM 2．0算法[J]. 周武,赵春霞.  机器人. 2009(01)
[10]用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建[J]. 厉茂海,洪炳熔,罗荣华.  吉林大学学报(工学版). 2007(02)

硕士论文
[1]室内环境中基于多传感器融合的主动闭环检测方法研究[D]. 张学广.燕山大学 2014
[2]移动机器人SLAM问题研究[D]. 赵一路.复旦大学 2010
[3]三维激光扫描技术及其工程应用研究[D]. 董秀军.成都理工大学 2007
[4]空间三维信息获取技术的研究[D]. 宋丽华.武汉大学 2004



本文编号：3653360