【摘 要】
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位姿估计技术一直是智能自主移动机器人领域的研究热点,同时也是机器人自主定位技术的基础。近年来,位姿估计技术的发展,为移动机器人定位、建图、导航提出了诸多优秀的解决方案。但是,目前绝大多数位姿估计方法都局限于“常规场景”,难以应对复杂的场景,例如:GPS失效场景下的全局定位问题,复杂工厂环境下定位精度问题,以及复杂室外环境下定位鲁棒性问题。针对以上问题,研究工作主要包含以下三个部分的内容:（1）针对
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位姿估计技术一直是智能自主移动机器人领域的研究热点,同时也是机器人自主定位技术的基础。近年来,位姿估计技术的发展,为移动机器人定位、建图、导航提出了诸多优秀的解决方案。但是,目前绝大多数位姿估计方法都局限于“常规场景”,难以应对复杂的场景,例如:GPS失效场景下的全局定位问题,复杂工厂环境下定位精度问题,以及复杂室外环境下定位鲁棒性问题。针对以上问题,研究工作主要包含以下三个部分的内容:（1）针对GPS失效场景下的全局定位问题,提出了一种鲁棒的全局定位方案。该算法主要由三个模块组成,分别是全局点云地图预处理模块,位置识别模块,位姿估计模块。地图预处理模块将全局地图分割生成局部地图,机器人上电后建立局部地图。位置识别模块基于ESF全局描述符,计算局部地图与全局子地图的匹配得分,实现位置识别。位姿估计模块采用粗匹配到精匹配的过程,粗匹配基于SHOT描述符实现,其结果作为ICP或NDT算法的初值,最终实现全局定位。本文的算法在高速环境、城市环境、矿井环境进行了性能测试,实验结果表明了算法的鲁棒性。（2）针对目前二维定位依靠磁钉、二维码、反光柱等其他辅助设施才能达到毫米级的情况,本文通过将自适应蒙特卡洛定位与扫描匹配结合,使得定位精度不受限于地图分辨率,不依赖于其他辅助设施,从而达到精确的定位。该算法在实际环境中进行了测试,静态环境可达1cm以内,动态精度在2cm左右。（3）针对室外复杂环境,大多数位姿估计方法都应用于运动不会发生突变且几何环境良好的场景下。本文采用无迹卡尔曼滤波（UKF）,建立IMU速度运动模型以及基于NDT扫描匹配观测模型,将激光信息与IMU信息进行融合。实验结果表明,该方法能够有效的应对剧烈运动,可以在矿井等复杂场景中实现鲁棒的位姿估计。最后,对全文进行总结,并对今后的研究内容进行了展望。
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