【摘 要】
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移动机器人定位与导航一直是机器人研究领域的热点,是智能工厂物流搬运和无人驾驶的基石。目前,移动机器人通常采用差速轮或麦克纳姆轮,配合单一视觉或者激光雷达为主导的传感器系统实现定位和导航。这种移动机器人性价比高,但复杂环境适应性较差。本文设计了一种新型的全方位移动机器人,并且使用视觉和激光融合的方式,完成机器人的定位和导航。首先,使用普通充气橡胶轮,设计了一种具有独立驱动和转向功能的车轮,搭建了四轮
【基金项目】
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航空结构件成形制造与装备安徽省重点实验室资助项目“用于大型航空结构件三维轮廓测量的全方位移动操作机器人”；
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移动机器人定位与导航一直是机器人研究领域的热点,是智能工厂物流搬运和无人驾驶的基石。目前,移动机器人通常采用差速轮或麦克纳姆轮,配合单一视觉或者激光雷达为主导的传感器系统实现定位和导航。这种移动机器人性价比高,但复杂环境适应性较差。本文设计了一种新型的全方位移动机器人,并且使用视觉和激光融合的方式,完成机器人的定位和导航。首先,使用普通充气橡胶轮,设计了一种具有独立驱动和转向功能的车轮,搭建了四轮全方位移动机器人,并对其进行运动学分析。另外,设计了移动机器人底层控制系统,解决了车轮转向过程中的运动耦合以及车轮回零点问题。使用机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）设计移动机器人上层控制系统,完成了本地控制和远程控制。其次,在全方位移动机器人上安装惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）、双目相机、三维激光雷达等传感器,分别进行了传感器参数标定、联合标定。然后,在V-LOAM算法基础上,设计了双目视觉和三维激光雷达融合的同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法,在前端由惯性里程计、视觉里程计和激光里程计松耦合连接,提高算法的鲁棒性。最后,在室内和室外的场景下,使用本文所提的视觉与激光融合算法,建立环境地图,并与视觉SLAM和激光SLAM的建图效果进行对比,验证融合算法的有效性。在建成室内地图的基础上,使用ROS的导航框架,实现全方位移动机器人的避障和导航。同时,结合视觉图像和三维点云数据,完成环境的三维重建。
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