基于ROS的移动机器人地图创建方法与应用研究

发布时间：2017-06-13 20:12

  本文关键词：基于ROS的移动机器人地图创建方法与应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在移动机器人领域中,同时定位与地图创建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)为移动机器人导航及智能操作提供了可能,其中地图创建是SLAM的根基,因此,地图创建方法及应用研究具有重大意义。同时,鉴于基于机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)在代码复用和功能扩展方面的巨大优势,本文在该平台上对机器人地图建立方法和应用等关键技术开展了分析、研究工作。本文围绕地图创建中环境信息获取并表征的方法,针对激光传感器特有射线模型,采用基于改进的连续边缘提取方法(ISEF,Improved Successive Edge Following)进行快速分段及滤波,采用区域内增长法判定特征夹角等问题,提高了数据预处理的有效性。结合SLAM关键步骤,对地图构建中扫描匹配方法展开研究,探讨了基于点点测度的极坐标扫描匹配、基于线特征的扫描匹配、基于点线的最近点迭代扫描匹配(PLICP,Point-Line Iterative Closest Point)算法,并主要分析了PLICP与ICP相比具有闭合解,能在有限步骤内收敛,更适用于求位姿解。在相关研究基础上,提出基于激光传感器的PLICP匹配位姿估计和里程计位姿估计的融合,再与RBPF(Rao-Blackwellized Particle Filter)粒子滤波结合的SLAM方法创建栅格地图。针对误差较大的里程计读数,利用PLICP对相邻两次激光扫描数据进行匹配求得机器人位姿变换,与基于里程计的位姿变换进行最优估计,能够改善基于里程计读数的建议分布函数,降低不确定性对位姿估计的影响,提高创建地图及机器人定位的精确度。实验实现了扫描匹配和机器人定位,分别对离线数据和实时室内数据进行了地图创建,证明本文提出方法的有效性。
【关键词】：移动机器人 ROS 激光传感器 地图创建 PLICP匹配 粒子滤波
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 移动机器人研究现状11-13
• 1.2.1 国外移动机器人研究概况11
• 1.2.2 国内移动机器人研究概况11-13
• 1.3 ROS研究现状13-16
• 1.3.1 ROS基本概念13-14
• 1.3.2 ROS在移动机器人中的应用现状14-16
• 1.4 移动机器人地图构建研究现状16-17
• 1.4.1 国外地图创建的研究概况16
• 1.4.2 国内地图创建的研究概况16-17
• 1.5 课题主要内容17-18
• 1.6 本章小结18-19
• 2 移动机器人地图创建系统分析19-31
• 2.1 坐标转换关系19-20
• 2.2 环境信息采集方式20-21
• 2.2.1 基于视觉传感器的数据采集20
• 2.2.2 基于测距传感器的数据采集20-21
• 2.2.3 内部传感器数据采集21
• 2.2.4 多传感器信息融合21
• 2.3 地图表示方法21-23
• 2.3.1 几何特征地图22
• 2.3.2 栅格地图22
• 2.3.3 拓扑地图22-23
• 2.4 激光数据模型及预处理23-30
• 2.4.1 激光数据模型23-24
• 2.4.2 改进SEF数据分段及滤波24-27
• 2.4.3 基于改进SEF的线段特征拟合27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3 基于激光的扫描匹配31-44
• 3.1 基于点— 点的极坐标匹配32-35
• 3.1.1 平移估计33-34
• 3.1.2 角度估计34-35
• 3.2 基于线段特征的视野扇面匹配35-36
• 3.3 基于点— 线的ICP匹配36-43
• 3.3.1 PLICP算法37-38
• 3.3.2 PLICP闭合解形式38-41
• 3.3.3 PLICP在有限步骤内收敛41-42
• 3.3.4 PLICP和ICP不同收敛性质42-43
• 3.4 本章小结43-44
• 4 基于PLICP和粒子滤波的SLAM44-54
• 4.1 SLAM问题及其描述44-46
• 4.2 选取改进的建议分布函数46-51
• 4.2.1 基于观测信息的PLICP匹配位姿估计47
• 4.2.2 基于运动模型下的里程计位姿估计47-49
• 4.2.3 最优位姿估计49-51
• 4.3 权重计算51-52
• 4.4 自适应重采样52
• 4.5 本章小结52-54
• 5 基于ROS的移动机器人地图创建应用研究54-65
• 5.1 ROS地图创建框架54-56
• 5.2 基于ROS的移动机器人地图创建实验56-62
• 5.2.1 数据扫描匹配56-59
• 5.2.2 地图构建59-62
• 5.3 基于ROS的地图创建的应用研究62-64
• 5.3.1 集成地图创建方法63
• 5.3.2 应用场景63-64
• 5.4 本章小结64-65
• 结论65-67
• 致谢67-69
• 参考文献69-74
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果74

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