【摘 要】
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即时定位和构图(simultaneous localization and mapping)是近年来机器人研究领域的热点,是机器人实现自主导航和路径规划的基础。SLAM问题的研究对机器人实现自主化和智能化
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即时定位和构图(simultaneous localization and mapping)是近年来机器人研究领域的热点,是机器人实现自主导航和路径规划的基础。SLAM问题的研究对机器人实现自主化和智能化具有重大的意义。特别是在服务机器人广泛投入使用的过程中,服务机器人的同步定位与地图构建(SLAM)对服务机器人全自主完成任务至关重要。因此,服务机器人的定位和构图也受到学术界、工业界的广泛关注。利用云机器人具备的计算性能和海量存储能力,可以缓解SLAM对服务机器人资源的压力,为服务机器人的定位和构图提供一种方案。本文主要目的在于缓解本地机器人SLAM任务对资源的需求压力,利用云端机器人的资源解决本地机器人资源的不足。本文的主要工作有:(1)对SLAM各个任务进行梳理,对ORB SLAM进行介绍,分析系统中各任务对计算和存储、实时性的要求,分析利用结合云机器人应用到SLAM领域的结合点。(2)基于对ORB SLAM系统的分析,对云+机器人的SLAM方案进行设计。搭建云SLAM系统,以云端和本地机器人的模式协同定位和构图。其中云端负责闭环检测、构图、重定位候选帧信息获取,本地机器人专注于跟踪、重定位和局部地图的维护。考虑ROS框架非实时的特点,利用百度RPC框架brpc设计云端服务器和本地端机器人之间的数据传输方案。(3)利用现有的硬件对本文算法的优势和可行性进行分析,验证云SLAM在资源利用方面的优势以及对网络的需求,并证明基于该模式可以进行实时的构图和定位。
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