移动机器人Graph-SLAM系统开发及应用研究

发布时间：2021-09-24 02:49

　　随着科技的不断进步,机器人技术也得到了长足的发展。移动机器人作为机器人家族的重要成员,正被广泛应用于工业和服务业,但在自主移动方面还面临着一些挑战。近年来,以传感器为引导的SLAM技术赋予了移动机器人感知周围环境的能力,这为机器人的自主导航奠定了基础。因此,本文在SLAM理论研究的基础上,搭建了一套激光雷达Graph-SLAM系统以解决机器人在陌生环境中的同时定位和地图构建问题,进而实现机器人自主导航。首先,进行了Graph-SLAM系统总体设计。从原理上分析了粒子滤波SLAM和Graph-SLAM在建模思想和环境适应性上的优劣后,决定采用更具优势的Graph-SLAM方法来构建系统,并实现了Graph-SLAM系统的分层和开发框架设计。其次,完成了Graph-SLAM系统前端的构建,并深入研究了系统后端的非线性优化理论以及回环检测方法。在完成图建模和激光雷达测量建模的前提下,重点分析了前端信息关联的策略,梳理信息处理流程后,给出了构建系统前端算法的逻辑伪代码。在马尔科夫假设的前提下,推导出系统的目标优化函数,并结合系统信息矩阵的稀疏特征,简化了求解过程。针对目前激光雷达回环检测的缺陷... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Gmapping算法与ROS节点关系图

图 1-2 小米扫地机器人 图 1-3 通过地图确定清扫域2.3 研究现状总结及问题分析经过科研工作者不懈的努力，机器人 SLAM 理论正逐渐得到完善。通过 SL内外研究现状的阐述，现将对机器人 SLAM 的研究特征和存在问题总结如下：（1）传统的粒子滤波 SLAM 系统已经无法适应现阶段复杂的建图环境，虽然

图 1-2 小米扫地机器人 图 1-3 通过地图确定清扫域2.3 研究现状总结及问题分析经过科研工作者不懈的努力，机器人 SLAM 理论正逐渐得到完善。通过 SL内外研究现状的阐述，现将对机器人 SLAM 的研究特征和存在问题总结如下：（1）传统的粒子滤波 SLAM 系统已经无法适应现阶段复杂的建图环境，虽然


本文编号：3406942