基于多传感器融合的移动机器人SLAM算法研究

发布时间：2020-06-01 07:56

【摘要】：移动机器人SLAM(同时定位与建图)技术是移动机器人实现自主导航的关键技术之一。随着人工智能和硬件算力的不断提升,移动机器人SLAM技术逐渐向多元化方向发展,除了传统的基于二维激光雷达的SLAM,近年来基于视觉和视觉惯性融合的SLAM技术也成为研究的热点。然而,移动机器人SLAM问题所面临的环境相对复杂且移动机器人本身会搭载各种传感器,如相机、激光雷达、IMU等,这些传感器都可用于实现移动机器人自身的运动估计。本文结合视觉SLAM和二维激光SLAM的优缺点以及各种传感器的优缺点,研究并实现基于多传感器融合的移动机器人的SLAM算法。本文的主要工作如下:1.松耦合二维栅格地图与三维点云地图匹配优化方法研究。针对视觉SLAM与激光SLAM的算法框架的差异性和地图存储的方式的不同,本文设计了一种实时匹配激光SLAM轨迹位姿与视觉SLAM关键帧位姿并通过线性插值的方法修正关键帧位姿偏差,最后对三维点云地图进行离线优化的方法。该方法在降低视觉SLAM和激光SLAM的耦合性的同时,实现了二维栅格地图与三维点云地图对齐,为实现机器人在已知地图中的定位提供了丰富的地图信息。2.基于误差状态卡尔曼滤波器的位姿估计算法研究。通过分析IMU、轮式里程计、相机和激光雷达传感器的优缺点,本文基于IMU误差运动学模型构建了误差状态的卡尔曼滤波器并融合轮式里程计,视觉激光SLAM位姿,为移动机器人提供高频,稳定性高的实时位姿输出。3.基于视觉和激光雷达的紧耦合SLAM算法研究。在误差状态卡尔曼滤波位姿估计算法的基础上,将估计器位姿作为视觉帧间初始位姿和激光雷达scan-match初始位姿提高匹配的精度和速度,通过构建关键帧与局部栅格地图的位姿约束实现全局紧耦合优化,提高了联合地图的一致性。
【图文】：

为了能够构建二维栅格与三维点云一致的地图，，本文提出了一种使用激光逡逑ＳＬＡＭ输出位姿对视觉ＳＬＡＭ关键帧位姿进行时间戳匹配线性插值并优化空间逡逑三维点的地图匹配方法。如图２－１所示，系统在执行建图任务时并行运行二维激逡逑光ＳＬＡＭ算法和视觉ＳＬＡＭ算法，视觉ＳＬＡＭ算法在构建稀疏点云地图的同时逡逑会通过时间戳与激光雷达ＳＬＡＭ估计的相机实时位姿进行匹配，最后将匹配位逡逑姿作为视觉关键帧的最优位姿。如图２－１绿色箭头所示，系统实时获取视觉关键逡逑帧对应的时间戳以及二维激光ＳＬＡＭ的相机实时估计位姿，由于各传感器采用逡逑时间不能完全同步，系统采用时间线性插值的方式对视觉关进帧位姿进行插值计逡逑算，最后利用插值后的视觉关键帧作为约束对三维地图点进行非线性优化，使得逡逑优化后的三维地图点与二维栅格地图对齐。逡逑８逡逑

逦逦１逦＇；！逦只优化地图点逦邋；逡逑图２－１松耦合地图匹配方法框图逡逑为了能够构建二维栅格与三维点云一致的地图，本文提出了一种使用激光逡逑ＳＬＡＭ输出位姿对视觉ＳＬＡＭ关键帧位姿进行时间戳匹配线性插值并优化空间逡逑三维点的地图匹配方法。如图２－１所示，系统在执行建图任务时并行运行二维激逡逑光ＳＬＡＭ算法和视觉ＳＬＡＭ算法，视觉ＳＬＡＭ算法在构建稀疏点云地图的同时逡逑会通过时间戳与激光雷达ＳＬＡＭ估计的相机实时位姿进行匹配，最后将匹配位逡逑姿作为视觉关键帧的最优位姿。如图２－１绿色箭头所示，系统实时获取视觉关键逡逑帧对应的时间戳以及二维激光ＳＬＡＭ的相机实时估计位姿，由于各传感器采用逡逑时间不能完全同步，系统采用时间线性插值的方式对视觉关进帧位姿进行插值计逡逑算
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212;TP242

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本文编号：2691182