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基于视觉与激光雷达融合的移动机器人自主导航研究

钟敏  
【摘要】:移动机器人替代人类从事高危险、繁重的工作可以保障安全、提高工作效率。灾后救援工作中,受损建筑内存在大量的随机障碍物且空间相对封闭、光照不良,搭载单一传感器的救援机器人无法在该环境下实现良好的定位、建图与导航。鉴此,本文设计实现了基于视觉与激光雷达融合的移动机器人自主导航系统。在此基础上,本文完成了移动机器人的定位和建图,实现了复杂环境下移动机器人自主导航。首先,对里程计、视觉与激光雷达多传感器融合进行了数据预处理。通过移动机器人车轮电机自带的编码器获取电机转速,利用航迹推演法生成里程计数据并通过ROS话题发布数据。对不同频率的里程计数据、视觉数据、激光雷达数据设计了精确同步与近似同步两种有区别的同步算法,统一数据时间戳,减小计算性能与存储资源占用。对相机与激光雷达进行了联合标定,校正了相机畸变并获得了更精确的相机与激光雷达的相对位姿。编写程序测试了不同视觉特征的提取匹配速度,选择了合适的视觉特征用于本课题视觉与激光雷达相结合的SLAM算法。然后,针对灾后受损建筑内移动机器人定位与建图存在的四大难点,设计了基于视觉与激光雷达融合的SLAM方案。将相机输入图像所提取的视觉特征与词袋模型结合构建视觉词汇以创建节点。通过节点间视觉词汇的匹配次数更新节点权重,对权重高的节点使用离散贝叶斯滤波估计进行回环检测。同时,基于激光雷达数据构建节点间的邻近关系,当出现定位不准或失败时,对具有邻近关系的节点进行邻近检测。针对2D激光SLAM建立占据栅格地图存在的缺陷及视觉SLAM建立的点云地图无法用于导航等问题,设计了从点云地图到栅格地图的转换算法。接着,针对灾后的复杂环境,设计了混合A*全局路径规划算法与TEB局部避障算法组成的移动机器人自主导航方案。考虑到导航算法中常用的A*算法规划出的全局路径由折线段连接而成,导致移动机器人导航包含过多的加速、减速、原地旋转等操作,本文设计实现的混合A*算法在路径搜索阶段考虑移动机器人运动学约束,并构建路径平滑目标函数使用Ceres库对生成的路径进行平滑处理。TEB局部避障算法对全局路径进行插值,构建临时目标点,对移动机器人当前位姿与临时目标点施加时间、避障、曲率、速度等约束,规划出平滑的局部路径,保障移动机器人安全到达目标位姿。最后,根据所搭建的仿真平台和实物平台分别进行了仿真实验与实物实验。使用机器人统一描述格式URDF与Solid Works建立了Gazebo仿真模型,验证了本文所设计算法的建图效果、导航速度与避障效果。布置实际场景,通过sibot实验平台验证了自主导航算法。并对仿真和实验结果进行了分析总结。


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