【摘 要】
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SLAM（即时定位与建图）算法作为AGV实现自主导航的一大关键技术,能够帮助AGV在未知环境下完成自我定位和环境地图构建,从而为自主导航提供可靠的数据基础。本文针对激光SLAM算法在复杂车间中的应用进行研究,设计并实现了一种适用于该环境的激光SLAM算法。本文的主要内容如下:1.针对复杂车间应用环境,对AGV平台、传感器、AGV运动方程和激光雷达观测方程进行分析、选择和数学建模,并对算法的总体方案
【基金项目】
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国家04科技重大专项“高档数控机床与基础制造装备”项目子课题“AGV在复杂车间环境下的智能感知与干扰预测技术”；
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SLAM（即时定位与建图）算法作为AGV实现自主导航的一大关键技术,能够帮助AGV在未知环境下完成自我定位和环境地图构建,从而为自主导航提供可靠的数据基础。本文针对激光SLAM算法在复杂车间中的应用进行研究,设计并实现了一种适用于该环境的激光SLAM算法。本文的主要内容如下:1.针对复杂车间应用环境,对AGV平台、传感器、AGV运动方程和激光雷达观测方程进行分析、选择和数学建模,并对算法的总体方案进行了设计。2.针对前端点云匹配中搜索最优位姿效率较慢时间成本高的问题,结合多分辨率分层搜索策略和全数局部最优原则对前端匹配进行改进,通过仿真软件验证了改进算法效果,将估计总和减少了89%以上,最优位姿的精度也恒定在90%以上,实时性得到显著提高,时间成本相对降低。3.针对闭环检测易受传感器累计误差导致误报和虚警的问题,结合Adaboost分类器,设置了多个旋转不变特征对闭环检测进行优化,通过仿真验证了优化算法的鲁棒性,数据集中测试结果为:检测率为85%,虚警率为1%,错误警报率为0.05%。4.搭建基于ROS的TurtleBot2实验平台,将本文研究的算法应用到真实AGV中,验证算法的可行性。实验验证融合改进前端匹配算法和闭环检测算法的地图构建能力,结果显示融合改进后的前端匹配算法和闭环检测算法能够很好的降低算法的时间成本,实现在复杂车间环境下的快速建图。
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