【摘 要】
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近年来,随着计算机水平的发展以及自动化程度的不断提升,机器人逐步进入了人们的生活。目前移动机器人已经可以为人类做越来越多的工作,成为当下研究的热门问题,同时也是重点难点。当移动机器人进入一个陌生的环境时,在没有任何信息的情况下,首先就需要对场景地图进行构建。只有事先完成了地图的构建,并明确自身处于怎样的位置,才能展开下一步的工作。本文主要围绕着室内移动机器人三维地图构建系统展开研究,主要研究内容包
【基金项目】
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企业技术服务项目(合同编号:2015-0-1-03199);
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近年来,随着计算机水平的发展以及自动化程度的不断提升,机器人逐步进入了人们的生活。目前移动机器人已经可以为人类做越来越多的工作,成为当下研究的热门问题,同时也是重点难点。当移动机器人进入一个陌生的环境时,在没有任何信息的情况下,首先就需要对场景地图进行构建。只有事先完成了地图的构建,并明确自身处于怎样的位置,才能展开下一步的工作。本文主要围绕着室内移动机器人三维地图构建系统展开研究,主要研究内容包括:(1)以深度相机为主传感器的建图系统搭建。基于特征点法设计了建图系统的前端,并设计了改进RANSAC方法对匹配点对进行筛选,之后用ICP方法对运动进行了初步估算。对于后端搭建提出了一种剔除冗余关键帧的关键帧选取方案,大大提高了算法的效率,之后采用了 g2o图优化对机器人的位姿估计进一步优化。对于回环检测模块采用了基于K-means算法,以k-d树状数据结构的词典,然后设计了 TF-IDF加权的相似度函数进行回环判别,并且提出了对于不同置信区间采用不同检测方案的回环检测方法。对以上算法均采取了实验验证,效果良好。(2)对轮式机器人运动进行了分析,对机器人的运动进行了数学建模,并且通过实验对里程计的系统误差进行了消除,对陀螺仪的误差进行了校正。(3)研究了基于卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波的传感器融合方案。首先将里程计与陀螺仪进行了基于卡尔曼滤波的传感器融合,之后将融合的新位姿再与深度相机采集的位姿采用扩展卡尔曼滤波进行融合,大大提高了算法的精度和鲁棒性。然后通过双传感器融合、多传感器融合位姿估计与真实轨迹进行对比,验证了算法的正确性。(4)采用数据集和实验对系统进行了验证,实验结果证明了系统的正确性和鲁棒性。并且设计了地图加工模块,将生成的三维空间地图加工成为了可以用于导航、避障的八叉树地图。
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