【摘 要】
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智能移动机器人在未知环境中运动时,需要感知周围环境并确定自身在环境中的位置,因而必须具备环境地图构建及自主定位的能力。即时定位和地图构建(Simultaneous Localization
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智能移动机器人在未知环境中运动时,需要感知周围环境并确定自身在环境中的位置,因而必须具备环境地图构建及自主定位的能力。即时定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术便是用于解决机器人在未知环境中构建环境地图和自主定位的关键技术,它在机器人的自主导航中发挥着重要作用。SLAM技术是近年来机器人领域的研究热潮,涌现了众多不同的解决方案。本文以ROS机器人系统作为平台,研究了在室内未知环境中,基于扫描匹配方法的二维激光SLAM问题。主要工作如下:(1)使用LM(Levenberg-Marquardt,列文伯格-马夸尔特)方法改进激光SLAM的扫描匹配过程,降低了定位误差。首先根据本文使用的地图模型,对基于占据栅格地图的扫描匹配方法进行了推导;针对高斯牛顿法求解扫描匹配时局部近似不够准确及可能导致不收敛的现象,使用LM方法求解扫描匹配以缓解该问题,最后通过实验验证了LM方法的有效性。(2)提出了改进的SDF(Signed Distance Function,符号距离函数)地图,优化了占据栅格地图对于地图精度的限制。通过研究传统的Hector-SLAM算法及2D-SDF-SLAM算法,本文提出了WSDF(加权SDF)地图,该地图拥有更高的精度,同时使用加权的思想,使得地图更为平滑和有效。最后结合LM优化方法,提出了基于WSDF地图的改进的SLAM方法。(3)搭建本文所使用的仿真实验环境,包括ROS机器人系统,Gazebo仿真软件及Rviz可视化软件等。通过ROS机器人系统及上述软件进行实验,并对比分析了改进的SLAM方法和传统的Hector-SLAM方法。实验结果表明改进后的SLAM方法具有较好的定位与构图效果。
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