【摘 要】
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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现机器人真正意义上自主移动的关键技术之一。从早期的激光雷达到目前火热的视觉SLAM,通常的SLAM方法都是局限于用单一传感器收集环境信息。然而利用激光雷达采集信息,只能采集一个平面的环境信息,并不能完整的还原真实场景;视觉相机获取信息丰富,能够还原环境的局部细节,但占用大量的计算资源,生成的地
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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现机器人真正意义上自主移动的关键技术之一。从早期的激光雷达到目前火热的视觉SLAM,通常的SLAM方法都是局限于用单一传感器收集环境信息。然而利用激光雷达采集信息,只能采集一个平面的环境信息,并不能完整的还原真实场景;视觉相机获取信息丰富,能够还原环境的局部细节,但占用大量的计算资源,生成的地图却并不能直接应用于机器人后续的导航等任务,且精度低、易受干扰、鲁棒性较差。多传感器融合是SLAM的发展趋势,本文基于激光雷达、RGB-D相机、编码器、IMU等,进行多传感器融合,对多传感器的标定、状态估计、图优化SLAM算法进行理论与实验研究,主要内容有:(1)多传感器移动机器人实验平台的搭建与建模。首先搭建多传感器移动机器人实验平台,然后建立机器人坐标系统,推导差速运动学模型,接着介绍传感器模型,包括里程计模型、激光雷达模型和深度相机模型,最后对深度相机的内参进行标定。(2)多传感器系统外参标定。对多传感器系统中关键的数据统一问题进行阐述,推导里程计和激光雷达以及激光雷达和RGB-D相机之间联合标定外参的原理,设计实验完成机器人的外参标定。(3)多传感器融合定位。利用贝叶斯法则进行求解,将UKF方法应用于多传感器SLAM问题中,利用UKF算法进行多传感器的数据融合,推导系统的状态方程,应用位姿测量模型将传感器信息更新到系统中。设计仿真实验测试UKF算法,结果表明UKF算法融合定位精度相比里程计航迹推算大大提高,比EKF算法的精度也进一步提高,设计回环实验进行测试,实验结果表明UKF算法定位比纯激光定位精度提高了 1.9%。(4)多传感器SLAM方案研究。本文基于图优化框架,在2D激光雷达的基础上,将RGB-D相机生成的3D激光点云信息加入,在顺序配准阶段,2D激光点云和3D RGB-D点云利用CSM方法进行匹配;在回环检测阶段,通过描述子对3D点云进行描述,2D激光匹配后通过3D描述子进一步验证回环的准确度。进行了实验验证,结果表明本文设计的多传感器SLAM框架建图效果好,算法的鲁棒性强。图[48]表[10]参[76]
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