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《广西大学》 2018年
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基于多传感器技术的移动机器人定位与建图研究

张玉将  
【摘要】:近年来随着移动机器人、人工智能、无人驾驶、计算机视觉的热度不断提升,越来越多的技术难关被科研工作者攻克。移动机器人定位与建图技术(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)作为移动机器人导航研究的难点,作为无人驾驶技术的基石,引起越来越多的国内外学者浓厚的研究兴趣。移动机器人SLAM是实现机器人智能化的必须解决的问题,综合考量目前的SLAM方法,单一 2D激光传感器,感知环境信息有限;双目视觉传感器,实时性比较差;深度相机,很容易受到光照强度的影响。因此本文主要研究基于多传感器技术的定位建图方法,以增加环境感知能力,提升移动机器人工作环境适应性,进而增加导航系统的鲁棒性。这也是移动机器人SLAM的一个发展的重要方向。本文主要研究了以下内容:首先,建立移动机器人模型、激光传感器、深度相机、里程计模型,介绍了本文所述的激光雷达和深度相机的型号与基本参数,并对深度相机进行标定。其次,分析基于粒子滤波算法的2D激光雷达SLAM方法Gmapping算法,然后着重研究粒子滤波中重采样算法,并对重采样中存在的粒子多样性不足和粒子退化问题分析,提出改进的分层遗传变异重采样粒子滤波算法,在MATLAB仿真环境,将改进的算法与当前主流的重采样算法进行对比分析,说明本文所述算法的有效性。再次分析了深度相机SLAM中当前主流的特征点检测方法并选择一种实时性比较高的ORB检测算法,然后研究当前主流用于外点剔除的RANSAC算法,针对RANSAC算法受初始随机选择样本点影响大的问题和在外点剔除需要迭代全部样本而引起的算法复杂度高的问题,提出了一种RANSAMC算法,并经过仿真对比实验验证了本文所述算法的有效性。最后采用模糊逻辑融合2D激光雷达和深度视觉,实现基于三维环境信息的栅格地图的构建和融合的定位方法,并在机械电子实验室搭载的移动机器人BLACK-2平台进行实物实验验证。
【学位授予单位】:广西大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP242

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
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10 赵予玮;基于多传感器的室内机器人定位算法[D];西安电子科技大学;2017年
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