【摘 要】
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同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法被广泛应用于智能机器人领域,使智慧机器人在未知的环境中能够进行自我定位和地图构建。SLAM算法按照传感器的不同可以分为激光SLAM与视觉SLAM,其中视觉SLAM拥有硬件成本低、搜索信息维度丰富等优点,在SLAM领域中具备了得天独厚的技术优势和极大的潜力。但传统SLAM算法需要操作人员协助
【基金项目】
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企业横向课题“自动导引运输车（AGV）软件系统开发（项目编号:102163）”; 企业横向课题“AGV 导航系统和调度系统技术开发（项目编号:101852）”
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同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法被广泛应用于智能机器人领域,使智慧机器人在未知的环境中能够进行自我定位和地图构建。SLAM算法按照传感器的不同可以分为激光SLAM与视觉SLAM,其中视觉SLAM拥有硬件成本低、搜索信息维度丰富等优点,在SLAM领域中具备了得天独厚的技术优势和极大的潜力。但传统SLAM算法需要操作人员协助完成,在无人巡检、灾害救援等方面存在着技术短板。因此,论文中根据RGB-D视觉与自主探索策略,开展基于视觉定位技术的智能小车主动建图与导航避障的研究。具体包括:（1）研究一种基于点线特征的视觉惯性里程计位姿估计方法。视觉SLAM在某些环境中会出现特征点丢失而产生漂移与定位精度不佳等问题,通过融合相机与IMU能够获得更加强大的SLAM系统,本文在已有的点特征匹配的基础上,引入线特征提取与匹配方法,提高定位的精度。（2）研究一种基于边界引导闭环的主动探索策略。针对传统被动式建图中闭环优化需要借助操作人员的问题,设计主动式视觉SLAM,依靠地图已知与未知边界作为指引,在未知环境中探索形成闭环优化。（3）研究一种基于引入引力约束的导航避障方法。针对传统A*路径规划算法在机器人途径障碍物时车身转角过大、决策困难等问题,设计一种基于引力约束控制的改进算法,在路径规划过程中考虑障碍物的“引斥力”,实现智能小车的主动安全避撞。同时与局部路径规划结合避免引力陷阱。（4）搭建硬件平台与软件框架,在ROS机器人开发平台进行仿真验证,并通过搭建的硬件平台对设计的控制策略进行实地验证。
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