【摘 要】
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目前巡检机器人通常采用采集场景地图和激光雷达SLAM定位结合的方法,该方法在室内尤其是场景复杂的情况下非常有效,但在室外宽阔场地条件下,会出现有效激光点云较少导致定位失效或激光匹配效率较低导致无法高速行驶等问题.为解决该问题,本文提出了一种适用于巡检机器人的室内外多源融合导航定位算法,该方法以激光雷达为核心传感器,通过集成IMU、GNSS、OD等传感器增加数据观测源,结合预先采集的场景地图,采用数
【机 构】
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立得空间信息技术股份有限公司,武汉,中国,430070;华中科技大学管理学院,武汉,中国,430074
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目前巡检机器人通常采用采集场景地图和激光雷达SLAM定位结合的方法,该方法在室内尤其是场景复杂的情况下非常有效,但在室外宽阔场地条件下,会出现有效激光点云较少导致定位失效或激光匹配效率较低导致无法高速行驶等问题.为解决该问题,本文提出了一种适用于巡检机器人的室内外多源融合导航定位算法,该方法以激光雷达为核心传感器,通过集成IMU、GNSS、OD等传感器增加数据观测源,结合预先采集的场景地图,采用数据源可靠性自适应分析、加权融合、扩展卡尔曼滤波的方式进行数据融合处理,提高了系统的容错性与自适应性,克服了单纯激光SLAM定位的缺点.通过实际动态数据表明,本文设计的基于巡检机器人的GNSS/IMU/OD/激光雷达/地图多源融合导航定位算法,可以消除宽阔场景下单激光SLAM定位的位置发散问题、支持单一传感器失效时的高精度定位导航功能,提高了导航定位的可靠性、适用于巡检机器人在室内外不同的场景的应用;同时,该方法还提高了单激光SLAM的定位频率和定位轨迹的平滑度,有助于机器人在高速行驶和转弯时的敏捷控制,降低了巡检机器人的控制风险.
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