【摘 要】
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针对传统二维激光同步定位与地图构建(SLAM)方法无法适用于非平坦、复杂的非结构化环境的问题,提出了一种基于惯性导航角度补偿的激光SLAM方法。该方法通过基于高斯牛顿法的
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院; 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室; 湖南大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573134,61733004);湖南省科技计划(2017XK2102,2018GK2022,2018JJ3079)资助项目
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针对传统二维激光同步定位与地图构建(SLAM)方法无法适用于非平坦、复杂的非结构化环境的问题,提出了一种基于惯性导航角度补偿的激光SLAM方法。该方法通过基于高斯牛顿法的扫描匹配估计出机器人的位置,使得机器人位置的计算不再依赖里程计模型。同时,通过卡尔曼滤波器得到精确的角度信息并对激光数据进行补偿,提高构建地图的精度。实验平台为搭载二维激光雷达,基于ROS(robot operating system)系统的两轮差速移动机器人。实验结果表明,该算法创建的地图墙体角度误差由11°降到1°,匹配位置误差由±15 cm降到±5 cm。通过对地图精度和机器人位置的误差对比证实了该方法具有良好的场景适应性和实用性。
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