【摘 要】
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伴随科技的蓬勃发展,机器人技术已经不再是一个新奇的东西了,而移动机器人作为机器人家庭中的重要一员,也在很迅猛的发展中,在未知环境中进行SLAM对移动机器人来说相当重要,SLAM也成为了移动机器人走向智能化进程中的重要技术。本文主要是面向于户外的无GPS环境,采用了3D LiDAR与惯导IMU两种传感器,对移动机器人SLAM方面展开了研究。本文的主要研究内容主要包括四个部分:3D LiDAR原始数据
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伴随科技的蓬勃发展,机器人技术已经不再是一个新奇的东西了,而移动机器人作为机器人家庭中的重要一员,也在很迅猛的发展中,在未知环境中进行SLAM对移动机器人来说相当重要,SLAM也成为了移动机器人走向智能化进程中的重要技术。本文主要是面向于户外的无GPS环境,采用了3D LiDAR与惯导IMU两种传感器,对移动机器人SLAM方面展开了研究。本文的主要研究内容主要包括四个部分:3D LiDAR原始数据处理、激光数据与IMU数据融合、环境地图构建、算法比较和实验验证。针对LiDAR采集的点云数据存在失真问题,对失真的主要原因进行了研究。为进一步提高激光SLAM系统中位姿变换计算的准确度,对IMU数据进行预积分,并将其差值到激光雷达点云数据中,实现点云数据与IMU数据对齐,构建了二者的误差函数,并进行联合求解,进一步提高了SLAM系统的准确度。对于传统地图构建存在重影、漂移严重的问题,使用关键帧进行子图匹配,针对有无回环的情况进行分别处理,从而实现对传统地图存在的问题进行优化。在无GPS信息条件下,机器人的测量误差会随着增大。为克服这一问题,本文采用基于ICP和位置约束的联合方法检测回环,并采用ISAM算法实现对回环进行误差消除,比较显著降低了移动机器人的定位误差。对本文算法及A-LOAM算法在多方面进行对比,证实本文算法建图效果明显高于A-LOAM算法。同时,在校园真实环境下采集数据,在此环境下,从特征点获取、定位误差分析、绘制效果肯定和算法时间复杂度四个方面进行了解析。实验研究,本文提出的实用的方法满足相应的具体指标,满足了实际生产过程中同步建图与实时定位的要求。
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