激光雷达/微惯性室内自主建图与导航技术研究

发布时间：2022-09-29 13:28

　　近年来,自然灾害频发,反恐形式依然严峻。未知的室内环境探知与室内营救、室内反恐侦察等任务顺利完成,对于微小型无人机提出了极大的应用挑战。室内自主建图与导航技术是完成上述任务的关键技术,同时也是微小型无人机实现室内飞行控制、航迹规划等功能的重要支撑。本文研究基于激光雷达/微惯性的室内建图与导航技术,主要工作如下:首先,针对室内环境中激光雷达实现同时定位与建图问题,本文研究了基于完备端点特征关联的室内扫描匹配SLAM算法。采用完备端点特征提取算法,解决特征点因相对运动而变化的问题。姿态角收敛是位姿解算的关键,本文采用基于直线拟合认知的姿态角加权解算方法优化姿态角收敛。针对地图特征管理及闭环检测问题,采用备用特征地图数据库方法进行优化。实验结果表明,本文算法能有效实现较高精度的室内定位与几何建图。同时避免了已有基于概率的SLAM算法存在计算复杂度增大和依赖闭环检测的问题。针对激光雷达和微惯性系统的组合导航问题,改进了捷联微惯性导航系统随机误差参数识别方法。采用α-β滤波器对激光雷达的速度和位置观测量进行滤波处理,抑制了速度观测量的噪声。基于激光雷达/微惯性松组合实现方案,给出了无人机的状态估... 

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景以及意义
    1.2 激光雷达/微惯性室内自主建图与导航技术研究现状
        1.2.1 室内建图方法研究现状
        1.2.2 SLAM技术研究现状
        1.2.3 激光雷达/微惯性室内建图与导航技术研究现状
    1.3 激光雷达/微惯性室内导航与建图的技术难点
    1.4 论文研究内容与章节安排
第二章 基于完备端点特征关联的室内扫描匹配SLAM算法研究
    2.1 引言
    2.2 激光雷达原始数据预处理
        2.2.1 激光雷达原始数据特点分析
        2.2.2 基于激光雷达数据特点的地图描述方法研究
    2.3 室内结构化环境下SLAM方案设计
    2.4 基于完备端点的激光雷达特征提取算法研究
        2.4.1 激光雷达距离数据突变的区间分段研究
        2.4.2 完备端点特征提取算法研究
    2.5 基于完备端点特征关联的室内扫描匹配定位与建图算法研究
        2.5.1 基于完备端点特征关联的扫描匹配研究
        2.5.2 基于直线拟合认知的姿态角加权解算与定位方法研究
        2.5.3 备用特征地图数据库方法——重复地点识别
    2.6 激光雷达姿态角解算与完备端点特征关联匹配算法验证与分析
    2.7 本章小结
第三章 激光雷达/微惯性室内建图与导航算法研究
    3.1 引言
    3.2 惯性系统随机误差参数识别方法研究
        3.2.1 惯性导航系统误差分析
        3.2.2 惯性导航随机误差参数识别方法研究
        3.2.3 惯性导航误差模型参数辨识仿真方法验证与分析
    3.3 激光雷达/微惯性室内建图与导航总体框架设计
        3.3.1 EKF_SLAM算法框架分析
        3.3.2 基于SLAM技术的卡尔曼滤波组合导航算法框架设计
    3.4 激光雷达/微惯性室内建图与导航算法研究
        3.4.1 基于微惯性系统的状态推算模型
        3.4.2 基于 α-β滤波器的激光雷达观测模型
        3.4.3 基于SLAM技术的卡尔曼滤波算法研究
    3.5 微惯性系统导航解算仿真实验验证
    3.6 本章小结
第四章 激光雷达/微惯性室内导航系统硬件与软件的设计
    4.1 导航系统框架设计
    4.2 硬件平台设计
        4.2.1 导航系统核心管理板以及协处理器构成
        4.2.2 室内导航传感器分析与构成
    4.3 软件系统设计
        4.3.1 激光雷达与IMU数据采集
        4.3.2 室内导航系统软件实现
    4.4 本章小结
第五章 激光雷达/微惯性室内建图与导航实验与分析
    5.1 引言
    5.2 实验方案设计
    5.3 基于激光雷达完备端点特征关联的室内SLAM实验验证
        5.3.1 基于激光雷达的室内SLAM实验结果及分析
    5.4 激光雷达/微惯性室内组合导航算法实验验证
        5.4.1 基于EKF_SLAM导航方法的实验结果及分析
        5.4.2 激光雷达/微惯性室内松组合导航实验结果及分析
    5.5 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 后续研究展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果即学术论文情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]单目-无扫描3D激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计[J]. 郝刚涛,杜小平,赵继广,宋建军.  宇航学报. 2015(10)
[2]基于线段判断的激光扫描匹配算法组合策略[J]. 张梁,季海伟.  太赫兹科学与电子信息学报. 2014(04)
[3]基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法[J]. 杭义军,刘建业,李荣冰,孙永荣.  航空学报. 2014(09)
[4]一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法[J]. 肖雄,李旦,陈锡锻,李刚.  机电工程. 2014(01)
[5]基于全景视觉的移动机器人地图创建与定位[J]. 李海,陈启军.  控制与决策. 2014(02)
[6]α-β-γ滤波器在GPS多普勒频移测量中的应用[J]. 贾为民,王磊,施行.  航天控制. 2013(06)
[7]基于特征点提取改进的ICP算法[J]. 刘冬秋,景凤宣,谢晓尧.  贵州师范大学学报(自然科学版). 2013(06)
[8]微小型飞行器室内激光/INS融合定位方法研究[J]. 王平,鲁可,曹云峰,王彪.  飞行器测控学报. 2013(04)
[9]基于图优化的同时定位与地图创建综述[J]. 梁明杰,闵华清,罗荣华.  机器人. 2013(04)
[10]算法导论（原书第3版）[J]. Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Ronald L.Rivest,Clifford Stein,殷建平,徐云,王刚,刘晓光,苏明,邹恒明,王宏志.  计算机教育. 2013(10)

博士论文
[1]室内未知环境线段特征地图构建[D]. 熊蓉.浙江大学 2009
[2]基于视觉的机器人同时定位与地图构建[D]. 武二永.浙江大学 2007

硕士论文
[1]融合视觉与惯性导航的机器人自主定位[D]. 路丹晖.浙江大学 2012



本文编号：3682679