室内移动机器人语义栅格地图构建及定位研究

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随着人工智能、计算机视觉、5G、机器人等技术快速发展,机器人技术受到了研究学者和工业界各个领域的广泛关注,同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术已经成为研究热点。虽然现有SLAM技术已经得到了广泛应用,但仍然存在不足。目前,室内移动机器人大多数基于激光SLAM,利用栅格地图来记录环境特征,为后续的定位和路径规划做准备。因单线激光雷达的限制,栅格地图存在只包含固定高度的环境轮廓信息,栅格地图存在环境信息单一、特征不显著等问题。此外,目前基于栅格地图的定位算法存在局部相似性场景下的全局定位失效问题。针对上述问题,本文提出在栅格地图上增加语义信息并使用地标采样的方式来改进自适应蒙特卡罗定位算法(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL)。本文具体的研究内容如下:第一,针对栅格地图存在的特征退化、信息量单一问题,提出了一种基于激光SLAM的语义栅格地图构建方法,将室内环境的物体实例融入栅格地图中,添加位姿协同的语义层。首先,使用实例分割网络捕获环境中的实例对象。然后,分割后的掩膜图像经过转换处理得到三维形态下的语义点云。其次,将语义点云信息与激光SLAM创建的栅格地图进行位姿协同,构建语义栅格地图。最后,将语义层进行本地化保存,方便二次加载为机器人后续的位姿估计、语义导航和人机交互奠定了基础。添加语义层的栅格图有效的解决了栅格地图信息单一和特征退化问题,提高了机器人对环境的感知能力。第二,针对AMCL在局部相似区域定位失效问题,本文提出了基于语义地标采样方法改进AMCL。首先,确定地标与机器人之间的相对距离、地标签名和地标的全局位置。然后根据确定的地标信息来辅助初始粒子采样。初始状态的粒子从传统的均匀分布改变为服从地标和全局均匀分布两种形式。基于地标的采样方法增加了重点区域的粒子覆盖率。初始粒子按两种分布采样完成后才开始定位迭代。改进后的AMCL方法解决了AMCL算法在相似区域定位失效的问题,提高了定位的整体鲁棒性。第三,在室内环境下设计搭建了室内移动机器人实验平台并验证本文提出方法的可行性和有效性。实验结果表明,本文提出的语义栅格地图构建方法是可行的、有效的。改进后的AMCL定位算法在局部相似环境下定位成功率高达90%以上,可减少35%的初始粒子数目,有效的解决了算法失效的问题,使其稳定、高效的完成定位任务。
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