【摘 要】
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近年来,随着人工智能的兴起与软硬件技术的提高,室内智能机器人在生活中开始被广泛应用。当室内机器人使用单一传感器观测数据时,会出现单点故障、精度差等问题,本文结合二维激光雷达与深度相机精度高、信息量丰富、应用算法稳定等优点,提出一种高效可靠的激光视觉信息融合方法。同时在规划最优路径与轨迹安全性两个方面改进路径规划算法。基于以上本文研究了融合视觉信息激光SLAM（Simultaneous Locali
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近年来,随着人工智能的兴起与软硬件技术的提高,室内智能机器人在生活中开始被广泛应用。当室内机器人使用单一传感器观测数据时,会出现单点故障、精度差等问题,本文结合二维激光雷达与深度相机精度高、信息量丰富、应用算法稳定等优点,提出一种高效可靠的激光视觉信息融合方法。同时在规划最优路径与轨迹安全性两个方面改进路径规划算法。基于以上本文研究了融合视觉信息激光SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）的室内机器人自主建图导航。主要工作内容如下:对机器人实验平台建立系统模型。阐述了本文使用的主要传感器:激光雷达与深度相机的工作原理、型号,最后介绍了几种机器人地图表示方法。激光SLAM算法分析及传感器信息融合研究。针对两种常用激光SLAM算法进行对比分析,分别用Gmapping和Cartographer算法进行构建地图实验,得出Cartographer算法建图更精细。基于Cartographer算法,针对二维激光雷达不能感知竖直方向障碍物的缺陷,提出了一种视觉激光信息融合的算法。先将获取的深度图像转为激光信息,然后对二维激光雷达获取的激光数据预处理,最后根据提出的融合算法将两种激光信息融合,利用融合后的激光信息来建图。通过仿真验证融合了视觉激光信息的SLAM能够感知到竖直方向的障碍物,建图更精确、稳定。路径规划算法研究。采用跳点搜索思想（JPS）与贝塞尔曲线改进的A*算法作为全局路径规划算法。动态场景中用改进的A*算法与TEB算法融合导航,可以更高效地完成导航任务。仿真实验结果验证了优化A*算法与TEB算法融合导航的整体效果较好。真实室内场景下移动机器人自主建图导航实验。基于ROS（Robot Operating System）和改装的Turtlebot2实验平台,分别在动态静态环境中进行建图导航实验。根据实验数据验证了改进后SLAM算法、路径规划算法以及整个自主导航系统的可靠性、有效性。
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