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《中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)》 2019年
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基于图优化的轮式机器人三维建图研究

付光耀  
【摘要】:构建三维地图是三维导航定位与避障感知的首要问题,是实现机器人行为自主化和智能化的前提。在实现轮式机器人的自主行为能力方面,激光雷达是构建地图首选的传感器,其精度和频率可以保证建图具有相对可靠的数据输入。高精度的位姿信息是实现精确建图的保证,然而,在复杂的城市场景下,GPS(Global Position System)信号会因为建筑物和树木的遮挡而被大大削弱,导致数据可靠性下降甚至完全失真。针对这个问题,本文通过SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同步定位与建图)方法完成了轮式机器人的三维地图构建,并对建图结果进行了优化,实现了高精度三维建图。论文的主要内容有:1.针对复杂场景建图的漂移问题和轮式机器人位姿准确性低的问题,研究了基于图SLAM的三维建图技术。通过将机器人位姿抽象为图形式,利用轮式机器人位姿的概率分布构造约束条件,形成数据关联,然后基于图的映射算法计算轮式机器人轨迹,完成建图工作。2.针对建图过程中地图误差不断累积的问题,研究了基于帧到子地图的三维建图优化方法。在大范围场景下,使用帧到子地图的方法进行建图结果的优化,通过非线性优化方法对子地图和扫描帧进行匹配,提出了改进的分支限界算法,并用这种算法确定闭环,一定程度上提高了搜索约束条件的效率和准确度,实现了对三维地图构建的优化。3.针对SLAM技术中传感器数据精度低的问题,研究了修正传感器信息的三维建图优化方法。方法分为两步,第一步是高频获取轮式机器人的运动估计姿态,第二步是低频(比高频降低一个数量级)执行地图匹配用于校正传感器信息,在保证了计算效率的基础上降低了建图误差,在一定程度上提高了三维建图的准确性和效率。4.在以上研究的基础上,自主搭建了载有激光雷达、IMU(Inertial measurement unit,惯性测量单元)等传感器的轮式机器人平台,设计了相应的软件架构,在室外环境中对帧到子地图和修正传感器信息的方法进行了广泛实验,验证了论文方法的准确性和有效性。结果表明,在室外规则建筑物场景下,该方法实现了分辨率为0.05m、平均误差率约为0.5%的二维、三维建图,具有良好的可行性和准确性,为自动驾驶及其他人工智能领域相关的三维定位、三维感知等提供可靠数据来源。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP242

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