【摘 要】
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人实现自主导航的前提与保障,也是移动机器人导航研究中的难点。目前不同的SLAM方法适应不同传感器和计算要求。激光SLAM发展趋于成熟,但容易受到雷达探测范围的限制因此丢失地图数据点;视觉SLAM易受到光线变化的影响且算法面临巨大的地图尺寸、感知混叠和高计算成本等挑战。近年来国内外研究人员
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同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是移动机器人实现自主导航的前提与保障,也是移动机器人导航研究中的难点。目前不同的SLAM方法适应不同传感器和计算要求。激光SLAM发展趋于成熟,但容易受到雷达探测范围的限制因此丢失地图数据点;视觉SLAM易受到光线变化的影响且算法面临巨大的地图尺寸、感知混叠和高计算成本等挑战。近年来国内外研究人员常将激光雷达和深度相机一起用于地图构建以提高移动机器人建图过程的效率、准确性和可行性。本文基于编码器、惯性测量单元、激光雷达、深度相机等进行多传感器数据和算法融合,进行相应的理论与实验研究,主要研究内容有:首先构建移动机器人系统硬件框架,推导阿克曼约束条件下移动机器人运动学模型,详细介绍观测模型中激光雷达模型与深度相机模型原理,介绍移动机器人ROS环境以及移动机器人常用的三种地图。其次对四种传感器进行标定,其中在IMU和里程计联合状态估计中使用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法,对比EKF算法进行仿真设计,结果表明基于UKF的融合算法性能更高,能够提高机器人定位精度;利用深度相机与激光雷达进行坐标系转换联合标定并用姿势图优化纠正漂移,能够提高机器人建图精度。在算法融合中,将深度相机创建的三维地图转换为2D伪激光数据并融合激光雷达数据。基于Cartographer算法,在前端采用融合正态分布变换的2D激光数据扫描匹配遗传算法,后端位姿图优化与分枝定界回环检测,成功绘制并提升了 2D栅格地图建图精度。最后进行仿真和真实环境建图。在建立的简单环境中对比Gmapping与Cartographer两种建图方式,分析两种算法建图效果。另外对比Cartographer与优化后的算法,测试德意志博物馆数据集,实验验证新算法建图效果更好。其次利用深度相机仿真进行三维稠密建图并降成二维,成功构建栅格地图。最终在实物平台上将数据进行融合并验证,实验结果表明,融合算法能有效克服单一传感器所存在的信息量少的缺点,在一定程度上缓解长廊效应,提高算法精度。图[55]表[8]参[78]
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