【摘 要】
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随着电商行业的快速发展,传统的物流运输技术已经无法满足时代需求,而物流无人化将会为仓储行业带来一次新的变革。其中,叉车式AGV因其载重大,效率高等优势在仓储行业备受青睐,而SLAM技术是叉车式AGV实现自主移动的关键。但是,现有的叉车式AGV导航方案存在诸多局限性,不能满足叉车式AGV实现自主移动的需求,尤其是在动态场景中无法有效解决动态干扰问题。为此,本文使用多线激光雷达融合深度学习来实现叉车式
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随着电商行业的快速发展,传统的物流运输技术已经无法满足时代需求,而物流无人化将会为仓储行业带来一次新的变革。其中,叉车式AGV因其载重大,效率高等优势在仓储行业备受青睐,而SLAM技术是叉车式AGV实现自主移动的关键。但是,现有的叉车式AGV导航方案存在诸多局限性,不能满足叉车式AGV实现自主移动的需求,尤其是在动态场景中无法有效解决动态干扰问题。为此,本文使用多线激光雷达融合深度学习来实现叉车式AGV的定位与建图,同时,利用语义信息剔除场景中的动态物体,构建全局一致的语义稠密地图。本论文的主要工作如下:设计激光雷达安装结构,针对本文叉车式AGV的特定工作环境,对采集的16线激光雷达数据进行滤波处理,剔除数据中的离群点云,同时标注大量数据构建了一个真实场景下的车间Li DAR点云数据集。建立叉车式AGV运动模型和激光雷达观测模型,构建基于深度学习的点云语义分割网络并进行模型的训练。本文采用球面投影(Spherical projection)的方式将三维点云数据映射成二维距离图像(Range View),然后基于Range Net++分割网络进行改进,引入CRF(Conditional Random Field)对Range View进行细化分割,得到带有类别标签的点云数据,对重建后的三维语义点云进行优化处理,并结合地图一致性检测将识别出的动态点云予以剔除。基于经典的激光SLAM框架,前端利用语义分割信息对传统的ICP算法进行优化,降低里程计位姿的估计误差,有效提高叉车式AGV的定位精度。同时,后端在基于图优化的方法上对位姿进行优化,并结合回环检测得到全局一致的语义稠密地图。在搭建的叉车式AGV实验平台上对本文采用的方法进行验证,并与经典的LOAM系列算法对比定位和动态建图效果,验证了本文方案的有效性。
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