【摘 要】
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智能物流是“工业4.0”的三大主题之一,AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引车)作为物流机器人是打造智能化工厂的一个关键设备。传统AGV多是通过磁导线或人为设定标志实现定位导航,无法解决其在没有任何先验信息情况下的定位导航问题。本文提出了一种基于激光雷达的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)算法,可
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智能物流是“工业4.0”的三大主题之一,AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引车)作为物流机器人是打造智能化工厂的一个关键设备。传统AGV多是通过磁导线或人为设定标志实现定位导航,无法解决其在没有任何先验信息情况下的定位导航问题。本文提出了一种基于激光雷达的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)算法,可以提高AGV对环境的适应能力,减小定位与地图构建时的计算量,易于实现实时SLAM。针对粒子滤波定位算法中存在因粒子退化和耗散而造成的位姿估计结果误差较大的问题,设计了一种基于权值优化组合的不完全重采样粒子滤波器。通过将各粒子的权值与均值进行优化组合的方式获得粒子集,然后对部分粒子采用重采样算法进行滤波,对未参与到重采样中的粒子采用SIS(Sequential Importance Sampling,重要性采样)滤波法。实验表明,改进后的重采样粒子滤波器与经典重采样粒子滤波相比,定位精度相对较高,对系统状态的估计性能和鲁棒性综合最优。针对RBPF(Rao-Blackwellized Particle Filter,Rao-Blackwellized粒子滤波器)-SLAM算法抗干扰能力较弱的问题,首先引入优化提议分布,将粒子集中在高概率区间内,提高采样粒子的质量;其次对传统RBPF-SLAM采样仅对前一代粒子执行优化为对前n代粒子的采样,一定程度上降低了采样过程错误概率;最后结合基于权值优化组合的不完全重采样算法对粒子进行重采样。实验表明,本文提出的RBPF-SLAM算法在先验地图构建的过程中具有一定的抗干扰能力和更强的鲁棒性。通过ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)的开发工具Gazebo搭建物理仿真环境,运行改进的RBPF-SLAM算法后可以得出运用算法构建的地图,与搭建的仿真环境相比,一致性较高,证明了该算法的改进有效可行。
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