【摘 要】
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移动机器人作为智能机器人的重要分支,有着广泛的应用场景,近年来备受关注,移动机器人技术也因此得到了迅速发展。机器人实时定位与环境感知是实现移动机器人自主导航的两大关键技术,更是得到了广泛研究。目前主流的方法采用同步定位与建图（SLAM）技术,即利用机器人自身携带的传感器采集数据进行位姿估计和地图构建。为实现移动机器人在未知环境下的定位与建图,本文提出了一种多传感器融合的SLAM方案,提高机器人在工
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移动机器人作为智能机器人的重要分支,有着广泛的应用场景,近年来备受关注,移动机器人技术也因此得到了迅速发展。机器人实时定位与环境感知是实现移动机器人自主导航的两大关键技术,更是得到了广泛研究。目前主流的方法采用同步定位与建图（SLAM）技术,即利用机器人自身携带的传感器采集数据进行位姿估计和地图构建。为实现移动机器人在未知环境下的定位与建图,本文提出了一种多传感器融合的SLAM方案,提高机器人在工作过程中的可靠性与稳定性。针对移动机器人定位与建图问题,本文对多传感器融合定位方法和实时建图方法进行了深入研究,主要研究内容如下:在实现机器人定位方面,在ORB-SLAM3的基础框架上进行改进,提出了一种基于RGBD相机、IMU以及轮式里程计的多传感器融合定位方法。首先建立三种传感器的数学模型,分析其数据特性;然后通过EKF方法实现IMU和轮式里程计的数据融合,减少了IMU产生的漂移量;针对视觉前端提出了一种新的特征检测算法,同时将经过EKF融合得到的数据作为前端进行位姿追踪的先验信息,有效提高了前端的工作效率;最后,构建了一个非线性优化的后端,将位姿信息、视觉特征以及EKF输出的数据进行数据融合,实现对位姿的最优估计。在机器人建图方面,利用RGB图像、深度图像以及对应的位姿信息,将深度信息转化为世界坐标系下的点云地图。通过ICP算法对多帧图像下的点云进行拼接,得到连续的点云地图。再将点云图转化为八叉树地图和占据栅格地图,实现地图的更新与存储。为保证建图系统的实时性,构建的地图分为局部地图和全局地图,通过关键帧实现全局地图的更新,降低了地图冗余,提高了建图效率。最后,搭建移动机器人平台,进行定位系统和建图系统的实验验证,实验结果表明本文提出的方法在定位精度、建图效率和系统稳定性方面均具有良好表现,有效提高了移动机器人工作的可靠性与稳定性。
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