基于激光雷达的多维信息协同测距及定位研究
发布时间：2023-04-16 14:42
近年来随着5G网络的铺设、万物互联的推进,各种设备的自动化与智能化也得到了快速的发展。通过传感器精确高效的完成对周围环境的感知是实现高度智能化的基础。目前单一传感器的物理缺陷和观测误差会造成环境探测的困难,因此使用多传感器融合的方式实现高效精确的测距定位是当前研究热点。本文使用激光雷达等多传感器实现对环境的观测与测距,采用多传感器协同的方式,在以移动机器人为传感器载体上,实现了室内环境的定位功能,并对多维信息融合测距与定位在自主导航的应用进行了研究。本论文的主要工作与贡献如下:(1)研究了实际环境感知功能中常用的传感器测距模型,介绍不同传感器实现观测测距的方法与观测数据的处理。并针对激光雷达测距时的运动畸变,提出了一种与相机协同,实现去激光雷达测距畸变的方案。(2)在激光雷达相机实现数据融合去畸变的基础上,构建了多传感器协同的感知定位系统。包括激光雷达相机数据融合的前端里程计线程;通过轮式里程计、惯性测量单元实现误差矫正的后端优化线程;通过特征提取聚类实现相似度探测的回环检测线程。并且以移动机器人为载体,在机器人操作系统平台的基础上,实现了实时定位与构图的功能。(3)在多维信息测距定位...
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.2.1 激光雷达研究现状
1.2.2 定位感知研究现状
1.2.3 自主导航研究现状
1.3 本文的主要工作与章节安排
第二章 机器人相关技术概述
2.1 载体运动模型
2.2 实时感知定位技术
2.3 自主导航技术
2.4 机器人操作系统ROS
2.5 本章小结
第三章 传感器测距模型研究
3.1 激光雷达测距模型
3.1.1 三角测距
3.1.2 飞行时间测距
3.1.3 激光雷达数据处理
3.2 惯性测量单元模型
3.2.1 加速度计
3.2.2 陀螺仪
3.3 视觉传感器测距模型
3.3.1 单目相机
3.3.2 双目相机
3.3.3 RGB-D相机
3.4 轮式里程计模型
3.4.1 二轮差分底盘
3.4.2 航迹推算
3.4.3 轮式里程计标定
3.5 本章小结
第四章 多传感器协同定位研究
4.1 系统概述
4.1.1 问题描述
4.1.2 系统框架
4.2 系统初始化
4.2.1 相机激光雷达信息融合原理
4.2.2 标定方程求解
4.2.3 标定数据采集
4.2.4 数据帧对齐
4.3 视觉里程计
4.3.1 图像去畸变
4.3.2 图像特征提取
4.3.3 图像特征追踪
4.3.4 视觉位姿估计
4.4 激光里程计
4.4.1 位姿预估计
4.4.2 激光测距畸变
4.4.3 激光位姿估计
4.5 后端优化
4.5.1 图优化
4.5.2 非线性最小二乘
4.5.3 仿真验证
4.6 回环检测
4.6.1 回环探测
4.6.2 回环估计
4.7 实验仿真与分析
4.7.1 仿真设计与结果
4.7.2 实验设计与结果
4.8 本章小结
第五章 多维信息测距定位应用研究
5.1 系统概述
5.1.1 问题描述
5.1.2 系统框架
5.2 全局轨迹规划
5.2.1 全局地图
5.2.2 Dijkstra算法
5.2.3 传统A*算法
5.2.4 改进后的A*算法
5.2.5 轨迹优化
5.2.6 仿真结果
5.3 局部轨迹规划
5.3.1 机器人运动学模型
5.3.2 动态窗口模型
5.3.3 仿真结果
5.4 实验仿真与分析
5.4.1 仿真设计与结果
5.4.2 实验设计与结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
本文编号：3791466
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.2.1 激光雷达研究现状
1.2.2 定位感知研究现状
1.2.3 自主导航研究现状
1.3 本文的主要工作与章节安排
第二章 机器人相关技术概述
2.1 载体运动模型
2.2 实时感知定位技术
2.3 自主导航技术
2.4 机器人操作系统ROS
2.5 本章小结
第三章 传感器测距模型研究
3.1 激光雷达测距模型
3.1.1 三角测距
3.1.2 飞行时间测距
3.1.3 激光雷达数据处理
3.2 惯性测量单元模型
3.2.1 加速度计
3.2.2 陀螺仪
3.3 视觉传感器测距模型
3.3.1 单目相机
3.3.2 双目相机
3.3.3 RGB-D相机
3.4 轮式里程计模型
3.4.1 二轮差分底盘
3.4.2 航迹推算
3.4.3 轮式里程计标定
3.5 本章小结
第四章 多传感器协同定位研究
4.1 系统概述
4.1.1 问题描述
4.1.2 系统框架
4.2 系统初始化
4.2.1 相机激光雷达信息融合原理
4.2.2 标定方程求解
4.2.3 标定数据采集
4.2.4 数据帧对齐
4.3 视觉里程计
4.3.1 图像去畸变
4.3.2 图像特征提取
4.3.3 图像特征追踪
4.3.4 视觉位姿估计
4.4 激光里程计
4.4.1 位姿预估计
4.4.2 激光测距畸变
4.4.3 激光位姿估计
4.5 后端优化
4.5.1 图优化
4.5.2 非线性最小二乘
4.5.3 仿真验证
4.6 回环检测
4.6.1 回环探测
4.6.2 回环估计
4.7 实验仿真与分析
4.7.1 仿真设计与结果
4.7.2 实验设计与结果
4.8 本章小结
第五章 多维信息测距定位应用研究
5.1 系统概述
5.1.1 问题描述
5.1.2 系统框架
5.2 全局轨迹规划
5.2.1 全局地图
5.2.2 Dijkstra算法
5.2.3 传统A*算法
5.2.4 改进后的A*算法
5.2.5 轨迹优化
5.2.6 仿真结果
5.3 局部轨迹规划
5.3.1 机器人运动学模型
5.3.2 动态窗口模型
5.3.3 仿真结果
5.4 实验仿真与分析
5.4.1 仿真设计与结果
5.4.2 实验设计与结果
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
本文编号：3791466
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3791466.html
