【摘 要】
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随着移动机器人的应用场景越来越广泛,机器人感知环境的能力也在不断提升。其中同时定位与地图构建（simultaneous location and mapping,SLAM）正是机器人实现各项决策的关键技术。目前主要采用激光SLAM和视觉SLAM,激光SLAM建图精度高,但信息量较少无法应对特征单一的环境;而视觉SLAM环境信息丰富,但易受光照、遮挡等的影响并且建图的精度较低。鉴于单一传感器在实现S
【基金项目】
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国家自然科学基金地区项目基金（NO.61763030）:热敏灸辅助机器人及腧穴智能辨敏定位与多机协作安全控制研究；
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随着移动机器人的应用场景越来越广泛,机器人感知环境的能力也在不断提升。其中同时定位与地图构建（simultaneous location and mapping,SLAM）正是机器人实现各项决策的关键技术。目前主要采用激光SLAM和视觉SLAM,激光SLAM建图精度高,但信息量较少无法应对特征单一的环境;而视觉SLAM环境信息丰富,但易受光照、遮挡等的影响并且建图的精度较低。鉴于单一传感器在实现SLAM时具有一定的局限性,本研究综合两种SLAM的相关理论和现有框架,提出一种融合激光和视觉的SLAM算法。本文的主要工作内容分为以下几点:（1）研究SLAM问题的数学模型和系统框架,构建移动机器人运动模型,对比分析激光雷达、深度相机的观测模型,最后完成深度相机内参标定实验消除图像畸变,为后文的研究做好理论铺垫。（2）对单一SLAM算法展开研究,首先分析基于滤波和基于图优化的激光SLAM算法优缺点,并对滤波算法中的粒子问题进行改进,然后对基于特征点的视觉SLAM算法框架进行分析,最后通过ROS系统搭建Gazebo仿真环境和机器人模型,分析对比两种SLAM算法的定位建图效果。（3）为改善单一SLAM算法应对复杂环境的不足,分析对比传感器融合的分类和方法,提出基于激光雷达与深度相机融合的SLAM框架,将激光和相机的深度信息通过扩展卡尔曼滤波融合,同时引入视觉回环消除累积误差优化全局地图。通过MATLAB仿真分析发现,融合两种传感器信息的实验效果更好。（4）搭建实验移动平台验证融合SLAM算法效果,先对传感器进行传输通讯和数据测试等调试工作,再利用ROS操作系统分别在仿真环境和实际环境中进行多组实验,通过实验结果证明本文提出的激光视觉融合SLAM算法在鲁棒性和建图精度上都有明显的提升。
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