【摘 要】
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机器人定姿技术用于确定机器人相对于世界坐标系的位置和朝向。随着3D SLAM技术的研究发展,面向3D SLAM地图的机器人定姿技术成为重要研究方向,信息量的增加对提高定姿的鲁棒性具有重要意义。本文以面向3D SLAM地图任意位置的机器人定姿为目标,对基于点云全局描述子的初定位和位姿跟踪技术进行了研究,具体研究内容如下:针对机器人开机后的初定位问题,提出一种NODo S-GL全局定位方法。区别于已有
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机器人定姿技术用于确定机器人相对于世界坐标系的位置和朝向。随着3D SLAM技术的研究发展,面向3D SLAM地图的机器人定姿技术成为重要研究方向,信息量的增加对提高定姿的鲁棒性具有重要意义。本文以面向3D SLAM地图任意位置的机器人定姿为目标,对基于点云全局描述子的初定位和位姿跟踪技术进行了研究,具体研究内容如下:针对机器人开机后的初定位问题,提出一种NODo S-GL全局定位方法。区别于已有的扫描与扫描的匹配方式,该方法以可行域栅格采样为基础,设计了新的扫描与局部地图的匹配方案。为了使得局部地图和单帧点云生成的描述子具有一致性,设计了统计内表面距离信息的NODo S描述子,以及具有旋转不变性的C-NODo S。定位时,首先利用KD-Tree完成C-NODo S粗匹配,得到候选帧集合,然后基于NODo S精匹配得到唯一的匹配帧,最后经局部点云配准得到定姿结果。KITTI数据集和实车平台上的实验结果表明,NODo S-GL能够取得较好的定位准确率和实时性。为了充分利用多线激光雷达感知数据提高位姿跟踪的稳定性,设计了基于全局描述子匹配观测模型的BOSS-MCL位姿跟踪方法。该方法提出了以极坐标方式统计周围障碍物结构信息的BOSS描述子,并设计了基于快速位运算的描述子相似度计算方法,借助描述子预生成策略提高粒子权值更新速度。通过实地环境下的对比实验数据可以看出,BOSS-MCL在位姿跟踪鲁棒性和实时性方面均有提升。本文最后搭建了阿克曼无人车自主导航系统。硬件方面使用编码器作为里程计,使用多线激光雷达作为环境感知传感器,使用工控机作为计算单元;导航软件方面以Cartographer和Le GO-LOAM构成SLAM模块;以NODo S-GL和BOSS-MCL构成定位模块,以A*和TEB构成规划模块;此外还设计了Nav Aid图形化应用程序用于地图编辑和任务管理。在真实道路环境下,无人车成功完成了自主导航和避障实验,表明本文提出的NODo S-GL全局定位方法、BOSS-MCL位姿跟踪方法,以及自主导航系统具有实际应用价值。
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