基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现

发布时间：2020-06-10 19:47

【摘要】：近年来,移动机器人导航已经应用于无人车(UGV)、无人船(USV)、无人机(UAV)。在机器人导航所需要的众多功能中,最重要三个组成部分是定位、地图和路径规划。本课题以室内移动机器人导航为背景,进行基于单线激光雷达的SLAM和路径规划算法研究和实现。首先介绍了SLAM中常用的坐标系,以及各坐标系之间的相互转换,主要包括将激光雷达的观测数据转换到世界坐标系中用于构建地图。其次介绍了里程计的运动模型以及传感器(激光雷达)的观测模型。最后对二维地图的模型进行对比分析,结合路径规划算法,选用栅格地图作为本课题的地图表达模型,并对栅格地图构建算法进行理论推导。针对室内移动机器人同时定位与地图构建技术,分别介绍了两种基于概率的SLAM算法:EKF_SLAM和Fast SLAM,对以上两种基于概率的SLAM算法进行理论推导和仿真实验,随后介绍了基于扫描匹配的SLAM算法,对利用高扫描频率激光雷达的Hector_SLAM算法进行理论分析和仿真实验。从算法计算复杂度和仿真效果比较分析三种SLAM算法。针对移动机器人基于已知地图的路径规划问题,本课题采用A*算法作为全局路径规划算法,DWA算法作为局部路径规划算法。从概念上比较了Dijsktra算法、BFS算法、A*算法的优缺点,由于A*算法既有Dijsktra算法最短路径的优势,又有BFS算法最快规划速度的优势,所以本课题决定采用A*算法作为全局路径规划算法。然后通过对双轮差速移动机器人进行建模,介绍了DWA局部路径规划算法的具体流程。为了验证以上算法的有效性,以Turtlebot2机器人(Kuboki底盘)作为实验平台,在室内环境下进行实验分析。首先通过Gmapping和Hector_SLAM对室内相同环境进行建图,比较分析两种SLAM算法的建图精度,结果表明基于高扫描频率的激光雷达的Hector_SLAM算法具有更好的建图精度。然后基于Hector_SLAM所构建的二维环境地图进行路径规划实验,通过到指定目标点的自主导航验证路径规划算法的有效性。
【图文】：

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文加速度传感器，硬件的进步帮助 SLAM 技术得到天，SLAM 不仅可用于增强现实技术，而且还适用汽车、家庭服务机器人和微创手术机器人等。研究现状可以看出，由于国外起步较早，研究的更得了很多成果。例如美国的“机遇号”和“勇气号M 技术，通过其顶部的双目视觉摄像头可以实现高为“勇气号”火星车。

示为“勇气号”火星车。图 1-1“勇气号”火星车活中比较常见的扫地机器人，运用视觉 SLAM 技术，行环境构建，根据环境地图进行高效的室内清扫，并且到充电桩补充电量，，如图 1-2 所示 Roomba 扫地机器人
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP242;TN958.98

【参考文献】

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本文编号：2706773