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《西安建筑科技大学》 2018年
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基于激光雷达与双目视觉的移动机器人SLAM技术研究

王消为  
【摘要】:同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是移动机器人研究领域的热点和难点,是移动机器人在未知环境中实现自主导航的前提。目前二维状态的移动机器人SLAM问题的解决方法,主要是基于扩展卡尔曼滤波的EKF-SLAM算法与基于粒子滤波的RBPF-SLAM算法,但EKF-SLAM算法存在对非线性系统进行一阶线性化时存在线性误差,且随着路标数量的增加产生维数的问题,RBPF-SLAM算法存在路标观测依然是EKF及粒子滤波器粒子匮乏的问题,这些最终将造成移动机器人构建的地图不精确、鲁棒性不强等问题。针对目前存在的问题,本文主要进行履带式移动机器人同步定位与地图构建(即SLAM)问题的研究。首先,本文对移动机器人和同步定位与地图构建研究概况、趋势进行了简要论述和总结,并对移动机器人系统的各个模型与实验研究平台进行分析研究;然后,针对移动机器人在未知环境下自主导航时,仅利用单一传感器自主导航时不能及时定位、构建地图不精确、鲁棒性不强等问题,提出一种双目视觉与激光雷达信息融合的移动机器人同步定位与地图构建组合导航方法,建立包含世界坐标系的路标数据库,并获得全局地图进而实现自主导航;针对一般改进RBPF-SLAM算法将里程计运动模型作为提议分布,而里程计运动模型噪声较大,造成各粒子间的权值差别很大的问题,提出一种改进RBPF-SLAM算法即在计算提议分布时将移动机器人的观测数据(视觉信息与激光雷达信息)和里程计信息融合,有效减少了所需粒子的数量,且降低了粒子滤波器预测阶段移动机器人的不确定性;针对一般视觉图像特征点提取算法较慢的问题,采用基于ORB算法对视觉图像进行处理以加快视觉图像处理速度的方法;最后,通过安装有开源机器人操作系统(ROS)的履带式移动机器人进行多组实验,以验证其有效性及可行性。实验表明通过进行多传感器融合提供的冗余信息能够构建可靠性更高、更精确的2D栅格图,提高了移动机器人SLAM的鲁棒性。本文的研究成果为移动机器人SLAM问题研究提供了一种新思路,为移动机器人的自主导航研究奠定了基础,具有一定的工程实践意义。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP242

【参考文献】
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