视觉与激光雷达融合的移动机器人定位算法研究

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基于已知地图的精确定位是移动机器人执行智能任务的前提。传统基于视觉的定位方法利用图像匹配技术快速识别机器人的全局位置,然而容易受光照、气候、低纹理影响,定位精度和鲁棒性受限。三维激光雷达可以获得精确的环境三维结构点云,对光照等变化天然鲁棒,然而由于环境结构的相似性,进行大范围全局定位时易感知混淆,需要一个良好的初始位姿来实现精确定位。由此,本文提出一种结合双目视觉相机和三维激光雷达的移动机器人定位系统,主要贡献在于提出了一个从粗到细双阶段的视觉与点云融合的定位方案,包括全局粗定位和局部精定位两个部分,其特征在于:全局初定位阶段,本文使用视觉词袋模型在全局视觉信息中进行检索匹配,实现基于双目视觉的快速全局初始定位。针对定位算法中由于视觉词袋向量相似度计算精度不高的问题,本文基于双目视觉恢复出的三维观测信息,提出了一种使用多帧相似图像特征关联信息构建视觉局部约束的全局初定位算法,来提高定位的精度和效率,从而保证局部精定位具有良好的初始解。局部精定位阶段,本文基于三维激光点云结构特征,使用点云到地图平面模型的匹配来实现局部精定位。针对基于临近点迭代(ICP)的精定位算法计算效率低的,定位精度有限的问题,本文提出了一种结合特征点云与地图精确平面模型的配准算法,该算法使用点云特征信息与地图建立更有效的约束关系,减少了数据运算量;并使用更精确的平面模型描述距离信息,提高了局部定位的精度。最后,本文将以上两种算法组合成一个完整的移动机器人定位系统,并在公共数据集和实验室数据集上进行实验验证。实验结果表明,本文提出的定位方案在不同的实验场景均可以实现实时高效的高精确定位,相较于传统单一的定位方案,该方案适用范围更广、定位结果更加可靠。
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