面向建筑室内场景的测绘机器人2D LiDAR SLAM方法
发布时间：2021-07-25 01:31
当前建筑物室内环境的主要表达方式为二维地图,对于机器人而言,获取环境地图主要通过同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术。虽然2D激光SLAM技术比较成熟,但对于复杂、空间规模大、相似特征多的室内场景,传统的SLAM方案存在定位不准确,地图粗糙的情况。本文着眼于测绘机器人的应用需求,基于图模型的SLAM方法,通过对机器人建模、里程计标定,SLAM算法的改进、全局地图构建,在激光SLAM理论基础上,制定了一套适用于室内场景的测绘机器人定位与制图方案,主要内容与结论如下:1.基于测绘机器人的室内2D测绘需求,分析并建立了机器人运动模型、传感器观测模型以及地图模型等,并在此基础上描述了SLAM问题的数学模型,为了后续研究搭建了统一的平台。2.针对移动机器人轮式里程计容易累计误差的问题,提出了基于线性关系的里程计标定方法。在激光真值获取阶段提出运用IMLS-ICP算法,提升了算法的收敛速度;在求解线性方程组阶段,运用最小二乘法确定了里程计标定的内参,缩小了里程计造成的系统误差。3.针对帧-图匹配的SLAM方法易受到初始值干扰问题...
【文章来源】：武汉科技大学湖北省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状
1.2.1 测绘机器人国内外研究现状
1.2.2 机器人SLAM技术研究现状
1.3 研究内容与组织结构
第2章 SLAM系统数学建模
2.1 引言
2.2 坐标系的统一
2.3 测绘机器人运动学模型
2.4 激光雷达数学模型
2.4.1 激光雷达测距模型
2.4.2 激光雷达观测模型
2.5 环境地图的表示
2.6 本章小结
第3章 基于线性关系的里程计标定方法
3.1 引言
3.2 轮式里程计的标定方案的设计
3.2.1 里程计参考值的获取
3.2.2 基于线性最小二乘的里程计标定法
3.3 机器人里程计标定实验
3.4 本章小结
第4章 基于改进帧-图匹配的SLAM方法
4.1 引言
4.2 图优化SLAM框架
4.2.1 位姿图的构建
4.2.2 位姿图的优化
4.2.3 仿真实验
4.3 基于SCAN-TO-MAP的激光扫描匹配方法
4.3.1 基于高斯牛顿的扫描匹配器
4.3.2 基于双线性插值的栅格地图
4.3.3 由粗到精的多分辨率地图的策略
4.4 基于改进的SCAN-TO-MAP匹配方法
4.4.1 基于Ceres的扫描匹配器
4.4.2 基于双三次插值的栅格地图
4.4.3 基于四叉树剪枝算法的最佳位姿搜索
4.4.4 基于子地图的闭环检测
4.5 本章小结
第5章 机器人平台的搭建与改进算法的验证
5.1 引言
5.2 机器人平台
5.2.1 硬件平台设计
5.2.2 软件平台架构
5.3 改进帧-图匹配算法的对比实验
5.3.1 机器人轨迹分析
5.3.2 机器人平移误差分析
5.3.3 算法匹配效率与准确率分析
5.3.4 地图精度分析
5.4 改进帧-图匹配算法的室内测绘实验
5.4.1 相似型场景的测绘
5.4.2 大范围场景的测绘
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来改进与展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间获得的科研成果
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇[J]. 刘经南,高柯夫. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(11)
[2]移动机器人里程计系统误差及激光雷达安装误差在线标定[J]. 达兴鹏,曹其新,王雯珊. 机器人. 2017(02)
[3]基于SLAM的室内移动测量系统及其应用[J]. 余建伟,危迟. 测绘通报. 2016(06)
[4]大规模环境下基于图优化SLAM的图构建方法[J]. 王忠立,赵杰,蔡鹤皋. 哈尔滨工业大学学报. 2015(01)
[5]平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法[J]. 宋宇,李庆玲,康轶非,闫德立. 自动化学报. 2014(02)
[6]平方根容积卡尔曼滤波在移动机器人SLAM中的应用[J]. 康轶非,宋永端,宋宇,闫德立,李丹勇. 机器人. 2013(02)
博士论文
[1]大规模复杂场景下室内服务机器人导航的研究[D]. 陈赢峰.中国科学技术大学 2017
硕士论文
[1]室内移动机器人激光雷达导航算法研究[D]. 丁业峰.哈尔滨工业大学 2019
[2]建筑物室内SLAM点云的分割与分类[D]. 许佳宾.北京建筑大学 2018
[3]基于低成本激光传感器移动机器人SLAM研究与实现[D]. 赵淑强.山东大学 2017
[4]基于激光雷达构建室内三维地图关键技术研究[D]. 钟明.电子科技大学 2017
[5]四驱轮式移动机器人建模与运动控制研究[D]. 卓颖莉.浙江大学 2017
[6]几何结构信息辅助的建筑物室内SLAM点云分割[D]. 汤涌.南京师范大学 2017
[7]基于航迹推算的全向移动机器人定位及磁导航的研究[D]. 李雪茹.南京理工大学 2017
[8]竣工测量验收数据处理软件开发[D]. 曹传龙.合肥工业大学 2015
本文编号：3301831
【文章来源】：武汉科技大学湖北省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状
1.2.1 测绘机器人国内外研究现状
1.2.2 机器人SLAM技术研究现状
1.3 研究内容与组织结构
第2章 SLAM系统数学建模
2.1 引言
2.2 坐标系的统一
2.3 测绘机器人运动学模型
2.4 激光雷达数学模型
2.4.1 激光雷达测距模型
2.4.2 激光雷达观测模型
2.5 环境地图的表示
2.6 本章小结
第3章 基于线性关系的里程计标定方法
3.1 引言
3.2 轮式里程计的标定方案的设计
3.2.1 里程计参考值的获取
3.2.2 基于线性最小二乘的里程计标定法
3.3 机器人里程计标定实验
3.4 本章小结
第4章 基于改进帧-图匹配的SLAM方法
4.1 引言
4.2 图优化SLAM框架
4.2.1 位姿图的构建
4.2.2 位姿图的优化
4.2.3 仿真实验
4.3 基于SCAN-TO-MAP的激光扫描匹配方法
4.3.1 基于高斯牛顿的扫描匹配器
4.3.2 基于双线性插值的栅格地图
4.3.3 由粗到精的多分辨率地图的策略
4.4 基于改进的SCAN-TO-MAP匹配方法
4.4.1 基于Ceres的扫描匹配器
4.4.2 基于双三次插值的栅格地图
4.4.3 基于四叉树剪枝算法的最佳位姿搜索
4.4.4 基于子地图的闭环检测
4.5 本章小结
第5章 机器人平台的搭建与改进算法的验证
5.1 引言
5.2 机器人平台
5.2.1 硬件平台设计
5.2.2 软件平台架构
5.3 改进帧-图匹配算法的对比实验
5.3.1 机器人轨迹分析
5.3.2 机器人平移误差分析
5.3.3 算法匹配效率与准确率分析
5.3.4 地图精度分析
5.4 改进帧-图匹配算法的室内测绘实验
5.4.1 相似型场景的测绘
5.4.2 大范围场景的测绘
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来改进与展望
致谢
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间获得的科研成果
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇[J]. 刘经南,高柯夫. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(11)
[2]移动机器人里程计系统误差及激光雷达安装误差在线标定[J]. 达兴鹏,曹其新,王雯珊. 机器人. 2017(02)
[3]基于SLAM的室内移动测量系统及其应用[J]. 余建伟,危迟. 测绘通报. 2016(06)
[4]大规模环境下基于图优化SLAM的图构建方法[J]. 王忠立,赵杰,蔡鹤皋. 哈尔滨工业大学学报. 2015(01)
[5]平方根容积Rao-Blackwillised粒子滤波SLAM算法[J]. 宋宇,李庆玲,康轶非,闫德立. 自动化学报. 2014(02)
[6]平方根容积卡尔曼滤波在移动机器人SLAM中的应用[J]. 康轶非,宋永端,宋宇,闫德立,李丹勇. 机器人. 2013(02)
博士论文
[1]大规模复杂场景下室内服务机器人导航的研究[D]. 陈赢峰.中国科学技术大学 2017
硕士论文
[1]室内移动机器人激光雷达导航算法研究[D]. 丁业峰.哈尔滨工业大学 2019
[2]建筑物室内SLAM点云的分割与分类[D]. 许佳宾.北京建筑大学 2018
[3]基于低成本激光传感器移动机器人SLAM研究与实现[D]. 赵淑强.山东大学 2017
[4]基于激光雷达构建室内三维地图关键技术研究[D]. 钟明.电子科技大学 2017
[5]四驱轮式移动机器人建模与运动控制研究[D]. 卓颖莉.浙江大学 2017
[6]几何结构信息辅助的建筑物室内SLAM点云分割[D]. 汤涌.南京师范大学 2017
[7]基于航迹推算的全向移动机器人定位及磁导航的研究[D]. 李雪茹.南京理工大学 2017
[8]竣工测量验收数据处理软件开发[D]. 曹传龙.合肥工业大学 2015
本文编号：3301831
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3301831.html
