基于极坐标下区域化地图重构的即时定位与建图算法研究

发布时间：2023-03-04 02:06

　　当前,基于激光雷达的即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法研究主要集中在笛卡尔坐标系下。这忽略了激光雷达按极坐标离散均匀采样的工作模式。针对此特性,本文给出了一种极坐标下的SLAM算法。首先,针对激光雷达原始数据,本文设计了一种基于极坐标下区域化高斯过程的地图重构算法。重构过程中,固定重构结果的极角位置,用于直接确定配对点关系,消除离散采样带来的误匹配问题。均匀区域化的目的是区别对待不同子区域内的数据,保证高斯过程沿着合适的方向完成地图重构。接着,针对地图重构结果,在极坐标下设计了一种相应的激光配准算法。该配准算法通过分步进行旋转估计和平移估计,得到当前时刻传感器相对于世界地图的位姿关系。其中,旋转估计利用极角所代表的旋转特性,可以快速找到最佳旋转角度;平移估计则通过加权最小二乘法最小化极径之差,求解得到平移距离。针对经过配准后的地图重构结果,根据其区域化特性,提出了基于子区域层和点云层的地图融合策略,利用重构结果中携带的方差信息,使用递归最小二乘法对世界地图进行更新。多组对照实验的结果表明,本文所提算法在仿真测试与真...

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 地图表示形式研究现状
        1.2.2 激光配准算法研究现状
        1.2.3 高斯过程技术研究现状
    1.3 本文难点及研究内容
    1.4 本文组织结构
2 极坐标下地图重构算法研究
    2.1 高斯过程回归原理
    2.2 区域化高斯过程回归
        2.2.1 区域化策略
        2.2.2 插值方向的选取
        2.2.3 极坐标下的地图重构
    2.3 仿真验证
        2.3.1 仿真实验一
        2.3.2 仿真实验二
    2.4 本章小结
3 极坐标下激光配准算法研究
    3.1 跳出函数的选取
    3.2 旋转估计
        3.2.1 滑窗搜索估计
        3.2.2 旋转估计补偿
    3.3 平移估计
    3.4 仿真验证
        3.4.1 实验一:稠密型数据集
        3.4.2 实验二:稀疏型数据集
        3.4.3 实验结果分析
    3.5 本章小结
4 基于极坐标下区域化地图重构的SLAM系统
    4.1 全局位姿估计
    4.2 世界地图绘制
    4.3 本章小结
5 实验验证与分析
    5.1 实验平台
    5.2 实验一:室内仿真实验
    5.3 实验二:室内真实实验
    5.4 实验三:室外真实实验
    5.5 讨论分析
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号：3753526