【摘 要】
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移动机器人能够实现对外部环境的感知与实时定位自身所在位置,是移动机器人完成各种任务并自主移动的前提,也是智能化的重要标志。因此,移动机器人的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是一项重要的研究课题。针对低成本激光雷达建图效果较差的情况,通过改进帧间匹配算法,在每帧点云数目为363时,使得点云均方根误差被降低到了0.22mm。在真实环
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移动机器人能够实现对外部环境的感知与实时定位自身所在位置,是移动机器人完成各种任务并自主移动的前提,也是智能化的重要标志。因此,移动机器人的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是一项重要的研究课题。针对低成本激光雷达建图效果较差的情况,通过改进帧间匹配算法,在每帧点云数目为363时,使得点云均方根误差被降低到了0.22mm。在真实环境建图实验中,实验结果表明建图效果得到提升。首先,使用激光雷达、编码器、IMU作为主要传感器,以麦克纳姆轮作为机器人的底盘,从执行机构、驱动系统、传感器系统、控制系统,四个方面构建全方位移动机器人。其次,对移动机器人实现SLAM功能所需要的地图模型、坐标系变换、移动机器人运动模型进行设定,并对内部和外部传感器数据进行处理,降低激光雷达的运动畸变,给研究SLAM算法提供更加准确的点云数据。再次,分别从滤波和图优化两种方法研究激光SLAM技术,详细分析了粒子滤波、Gmapping、Hector＿slam等滤波算法,并对图优化方法的实现过程与典型代表算法Cartographer进行研究。继次,研究并改进了帧间匹配算法,对其进行仿真实验,验证了改进后的帧间匹配算法,提高了定位精度。最后,对全方位移动机器人进行程序调试。利用Gazebo和Rviz软件对Gmapping、Hector＿Slam、Cartographer算法进行仿真对比实验,验证其算法优缺性。在室内环境下通过全方位移动机器人平台进行定位与建图能力、导航能力、避障能力测试,验证了研究的激光SLAM算法的有效性和可靠性。
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