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多传感器室内组合导航系统设计与实现

发布时间:2022-02-08 14:36
  全球导航卫星系统(GNSS)是无人机(UAV)和无人车(UGV)最常用的导航方式之一,但是在室内环境下GNSS信号比较微弱,为了弥补这一缺陷,需要使用视觉SLAM技术来构建组合导航系统,以实现UAV或UGV在室内环境下的高精度导航,同时,环境地图构建也是UGV在室内环境下进行自主导航必不可少的一个功能。所以,研究适用于室内环境下的高精度组合导航和快速环境地图构建问题具有极其重要的价值和意义。本文主要研究适用于室内环境下的移动机器人建图、自主定位以及路径规划等问题,主要研究内容如下。多传感器室内组合导航系统方案的设计。面向适用于室内环境的高精度组合导航系统的需求,本文设计了系统总体方案,提出了相应的指标要求。根据该设计方案,使用机器人开发平台和激光雷达等传感器搭建出了多传感器室内组合导航系统的硬件平台,并在该平台上以机器人操作系统(ROS)为基础设计了系统的软件架构。提出了一种基于激光数据筛选的环境地图构建算法。针对目前已有激光SLAM建图算法计算量过大的问题,本文提出了一种激光数据筛选方法,该方法以激光数据的扫描密度作为筛选标准,剔除掉了原始激光数据中重复冗余的部分。该方法能够减少建图... 

【文章来源】:电子科技大学四川省211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

多传感器室内组合导航系统设计与实现


新型机器人(a)5G警用

机器人,公司,移动机器人


电子科技大学硕士学位论文2过大、图像特征点不足、易受环境干扰和定位经度不够高等诸多问题,所以在这一领域仍然有很多问题需要去研究解决,以减少移动机器人计算压力,提升系统的精确性,确保机器人的鲁棒性。针对以上所述的不足,本课题旨在研究解决移动机器人的计算负载过大和系统鲁棒性不足两个问题,首先在移动机器人建图方面,探索出一种激光数据筛选方法,以减少建图程序所消耗的高额计算资源,其次解决在实验过程中发现的自主定位程序鲁棒性太差的问题,使用一种时间戳对齐处理的算法来处理视觉传感器中的IMU和相机之间时间戳不匹配问题,最后将整个算法移植到硬件平台以验证整体性能是否满足需求。1.2国内外研究现状1.2.1移动机器人技术的研究现状作为最早出现并且市场化的室内移动机器人,iRobot扫地机器人几乎拥有全球近一半的市场份额,iRobot最初推出的机器人是随机式扫描的一种扫地机器人,如图1-2(a)所示,它是不断的通过碰撞和转向随机地覆盖地面进行清洁[6],这种情况下会出现漏扫的可能性。但是在其后续的新一代iRobotRoomba扫地机器人中,如图1-2(b)所示使用了一种名为iAdapt的路径选线算法[7],提高了清洁效率,也减少了漏扫的情况。针对清洁区域难以划分的问题,iRobot用了一种虚拟墙体的技术,用无线信号为机器人做辅助导航[8],通过这种虚拟墙体技术的划分,机器人清洁打扫变得有了逻辑性和条理性,不用再去已经清洁过的地方做重复性的工作。(a)(b)图1-2iRobot公司的扫地机器人(a)iRobot扫地机器人;(b)iRobotRoomba扫地机器人最近几年,美国波士顿动力公司(BostonDynamics)推出了一系列科技含量很高的足式机器人。其中最耀眼的莫过于Spotmini[9],国内俗称“大黄狗”,它是一

多传感器室内组合导航系统设计与实现


控制Spotmini爬行

【参考文献】:
期刊论文
[1]姿态角不变约束的静基座快速自对准算法[J]. 胡华峰,吴凡,穆杰,刘明,李旦.  电光与控制. 2020(06)
[2]微小型制导弹药姿态解算方法仿真研究[J]. 赵春博,范军芳,刘宁.  系统仿真学报. 2019(12)
[3]基于深度卷积神经网络的语义地图构建[J]. 胡美玉,张云洲,秦操,刘桐伯.  机器人. 2019(04)
[4]“绝影”机器人助力智慧安防[J]. 朱秋国.  中国测绘. 2019(03)
[5]基于深度优先搜索分支定界法的Graph-SLAM后端优化算法改进[J]. 李敏,王英建,刘晓倩.  自动化技术与应用. 2018(09)
[6]漫谈军用机器人起源及发展趋势[J]. 蓝胜,郑卫刚.  智能机器人. 2018(03)
[7]漫谈军用机器人起源及发展趋势[J]. 蓝胜,郑卫刚.  智能机器人. 2018 (03)
[8]从Big Dog到Spot Mini:波士顿动力四足机器人进化史[J]. 刘京运.  机器人产业. 2018(02)
[9]三角测距激光雷达的光斑定位算法研究[J]. 李高,何元烈,曾碧.  传感技术学报. 2016(11)
[10]小米发布米家扫地机器人[J].   机器人技术与应用. 2016(05)

硕士论文
[1]面向LSD-SLAM算法的实时占用栅格图研究[D]. 黄琼.西安科技大学 2019



本文编号:3615242

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