无人系统协同建图技术研究
发布时间：2021-01-27 18:50
本课题以智能无人系统为基础,研究多机器人的协同地图构建。在未知环境中利用机器人搭载的视觉传感器迅速构建局部地图,并实现多机器人地图融合,以满足复杂环境下对精度、实时性、可靠性及环境适应性的要求。本文设计了一种基于字典模型的地图融合算法,在复杂环境中完成多机器人协同建图任务。采用无人平台作为前端采集地图信息,中控单元作为后端完成建图,并利用tag算法优化位姿和建图,并进行基于重叠区域的地图匹配融合,使多个子端地图合并为一张全局地图。无人系统协同建图的相关研究方法如下:首先,本文设计了多机系统的整体框架,采用集中式的机器人体系,将系统划分为子端无人平台和中控单元的服务端。子端采用单目相机作为传感器,执行视觉里程计,本文在此基础上对局部地图部分进行了设计,设计删除机制和缓存机制,保证子端建图实时性。其次,设计了基于tag的无人机位姿解算及优化算法,采用Apriltag检测原理解算相机位姿,利用相机与无人机以及世界坐标系的位姿关系,计算无人机位姿,并采用地图偏移优化设计对无人机位姿及进行优化。再次,设计了基于字典模型的地图融合匹配算法,采用orb特征提取特征点,构建图片的字典库,利用相似性计算...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机空中协同作战体系
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文8要求。无人平台通信时交换彼此的局部地图，将其他无人平台的地图转换到自己的地图下，形成各个机器人端的“全局地图”。各个机器人按照自己所获取的环境信息独立决策，单个机器人故障不影响其他机器人的运行，但机器人之间没有较好的协调统一，各自执行各自的指令，而且由于机器人之间是通过广播的方式通信，长时间会形成大量冗余信息。（3）混合式混合式具备主控单元，同时各个无人平台之间能够完成信息传递，它具有前两者的优势，能够在机器人与中央服务器间传递信息，互相传递指令，各个子端平台能够独自运行，能够适应较为复杂的环境。但信息传递和指令执行优先级比较复杂，决策起来较为复杂，且执行起来系统庞大。在本项目中，每个无人机采集地图信息，同时将地图信息传输到一个计算性能较高的处理器上进行集中处理，考虑到往往无人机所携带的处理器性能有限，不能作为地图融合的单元。考虑将地图融合、后端优化等功能移植到中控单元上进行处理，而系统结构不宜过复杂，不利于统一调度。因此采用集中式的机器人结构作为协同建图的系统结构，如图2-1所示。中控单元的作用在于汇总各个无人平台的数据并进行分析、处理，将汇总后的信息进行存储，同时反馈给各个无人平台，做进一步的决策[30]。图2-1集中式机器人体系多机器人系统是执行协同建图等功能的基础，多机器人系统主要包含前端以及后端。前端系统集中在各个无人平台上，每个无人平台代表一台机器人，每个机器人平台携带一台相机、一个通信单元和一个处理器，前端主要负责视觉里程计并
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文9建立相应的局部地图。后端则集中在中控单元，主要包含服务地图、子端处理器等模块，后端负责将子端的局部地图存储在相应的局部地图，并建立服务地图字典库，进行一些非实时、计算量大的进程，如：回环检测、地图匹配、地图融合和全局优化等等，最后由RViz可视化界面显示协同建图效果。前端与后端依靠ROS平台进行通信交换地图信息，通过通信模块进行协同调度，完成建图任务。整体的系统结构如图2-2所示。图2-2系统整体结构2.3多机系统子端研究与设计多机器人系统的子端不包含中控单元的部分，子端以无人机、无人车等承载视觉传感元件，作为系统获取图像信息的途径。而不同的机器人系统对于子端分配的功能不一致，有的考虑将完整的功能分配给无人机，让无人机执行全部前端以及后端优化功能，而有的系统考虑将部分功能作为无人机的功能，这样减小无人机的计算载荷[31]。综合考虑，本文采取后一种方法，将前端的视觉里程计以及局部建图功能作为系统子端的模块，而建图、闭环反愧地图匹配融合、位姿变换等模块则在系统的中控单元进行处理。2.3.1传感器选取传感器对于SLAM系统获取环境信息至关重要，常用的SLAM传感器有视觉传感器、激光雷达、惯性测量元件和声纳等等。超声波雷达是人们早期用的传感器，它具有能量消耗缓慢、传播距离远、穿透性强、测距方法简单的优点，但传输速度容易受到天气影响，且传输速度较慢，不宜对快速变化的物体进行跟踪[32]。激光雷
【参考文献】：
期刊论文
[1]协作多机器人系统研究进展综述[J]. 吴军,徐昕,连传强,贺汉根. 智能系统学报. 2011(01)
[2]多Agent系统研究综述[J]. 李海刚,吴启迪. 同济大学学报(自然科学版). 2003(06)
博士论文
[1]基于视觉的多机器人协作SLAM研究[D]. 苑全德.哈尔滨工业大学 2016
[2]多机器人协作定位及系统架构研究[D]. 蔡云飞.南京理工大学 2011
[3]多移动机器人地图构建的方法研究[D]. 潘薇.中南大学 2009
硕士论文
[1]未知环境下无人机自主导航的SLAM方法研究[D]. 丛楚滢.南京航空航天大学 2016
本文编号：3003554
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无人机空中协同作战体系
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文8要求。无人平台通信时交换彼此的局部地图，将其他无人平台的地图转换到自己的地图下，形成各个机器人端的“全局地图”。各个机器人按照自己所获取的环境信息独立决策，单个机器人故障不影响其他机器人的运行，但机器人之间没有较好的协调统一，各自执行各自的指令，而且由于机器人之间是通过广播的方式通信，长时间会形成大量冗余信息。（3）混合式混合式具备主控单元，同时各个无人平台之间能够完成信息传递，它具有前两者的优势，能够在机器人与中央服务器间传递信息，互相传递指令，各个子端平台能够独自运行，能够适应较为复杂的环境。但信息传递和指令执行优先级比较复杂，决策起来较为复杂，且执行起来系统庞大。在本项目中，每个无人机采集地图信息，同时将地图信息传输到一个计算性能较高的处理器上进行集中处理，考虑到往往无人机所携带的处理器性能有限，不能作为地图融合的单元。考虑将地图融合、后端优化等功能移植到中控单元上进行处理，而系统结构不宜过复杂，不利于统一调度。因此采用集中式的机器人结构作为协同建图的系统结构，如图2-1所示。中控单元的作用在于汇总各个无人平台的数据并进行分析、处理，将汇总后的信息进行存储，同时反馈给各个无人平台，做进一步的决策[30]。图2-1集中式机器人体系多机器人系统是执行协同建图等功能的基础，多机器人系统主要包含前端以及后端。前端系统集中在各个无人平台上，每个无人平台代表一台机器人，每个机器人平台携带一台相机、一个通信单元和一个处理器，前端主要负责视觉里程计并
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文9建立相应的局部地图。后端则集中在中控单元，主要包含服务地图、子端处理器等模块，后端负责将子端的局部地图存储在相应的局部地图，并建立服务地图字典库，进行一些非实时、计算量大的进程，如：回环检测、地图匹配、地图融合和全局优化等等，最后由RViz可视化界面显示协同建图效果。前端与后端依靠ROS平台进行通信交换地图信息，通过通信模块进行协同调度，完成建图任务。整体的系统结构如图2-2所示。图2-2系统整体结构2.3多机系统子端研究与设计多机器人系统的子端不包含中控单元的部分，子端以无人机、无人车等承载视觉传感元件，作为系统获取图像信息的途径。而不同的机器人系统对于子端分配的功能不一致，有的考虑将完整的功能分配给无人机，让无人机执行全部前端以及后端优化功能，而有的系统考虑将部分功能作为无人机的功能，这样减小无人机的计算载荷[31]。综合考虑，本文采取后一种方法，将前端的视觉里程计以及局部建图功能作为系统子端的模块，而建图、闭环反愧地图匹配融合、位姿变换等模块则在系统的中控单元进行处理。2.3.1传感器选取传感器对于SLAM系统获取环境信息至关重要，常用的SLAM传感器有视觉传感器、激光雷达、惯性测量元件和声纳等等。超声波雷达是人们早期用的传感器，它具有能量消耗缓慢、传播距离远、穿透性强、测距方法简单的优点，但传输速度容易受到天气影响，且传输速度较慢，不宜对快速变化的物体进行跟踪[32]。激光雷
【参考文献】：
期刊论文
[1]协作多机器人系统研究进展综述[J]. 吴军,徐昕,连传强,贺汉根. 智能系统学报. 2011(01)
[2]多Agent系统研究综述[J]. 李海刚,吴启迪. 同济大学学报(自然科学版). 2003(06)
博士论文
[1]基于视觉的多机器人协作SLAM研究[D]. 苑全德.哈尔滨工业大学 2016
[2]多机器人协作定位及系统架构研究[D]. 蔡云飞.南京理工大学 2011
[3]多移动机器人地图构建的方法研究[D]. 潘薇.中南大学 2009
硕士论文
[1]未知环境下无人机自主导航的SLAM方法研究[D]. 丛楚滢.南京航空航天大学 2016
本文编号：3003554
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