【摘 要】
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近年来,在智能机器人领域,工业无人巡检机器人、矿山爆破机器人等的应用越来越广泛。SLAM技术作为机器人实现智能化、自主化的关键技术之一迅速成为智能机器人领域重点关注的技术。SLAM问题中一个需要解决的难题就是量测数据和诸多地图特征的数据关联问题。基于数据关联和卡尔曼滤波器的SLAM算法利用数据关联来解决这个问题,在关联场景简单时取得了良好的效果。但是在环境中杂波较多、传感器存在大量漏检的情况下,基
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近年来,在智能机器人领域,工业无人巡检机器人、矿山爆破机器人等的应用越来越广泛。SLAM技术作为机器人实现智能化、自主化的关键技术之一迅速成为智能机器人领域重点关注的技术。SLAM问题中一个需要解决的难题就是量测数据和诸多地图特征的数据关联问题。基于数据关联和卡尔曼滤波器的SLAM算法利用数据关联来解决这个问题,在关联场景简单时取得了良好的效果。但是在环境中杂波较多、传感器存在大量漏检的情况下,基于数据关联和卡尔曼滤波器的SLAM算法性能容易退化,出现对地图特征的多估、漏估和错估等问题。随机有限集是目标跟踪领域一种新出现的理论,可以克服复杂环境下传统目标跟踪方法难以实现准确数据关联的困难,促使了学者研究基于随机有限集的SLAM算法。目前基于随机有限集的SLAM算法在诸多方面还不够完善,存在诸多问题,例如:1)现有的随机有限集SLAM算法以交互迭代的形式处理普通变量和集合变量的积分,通过RB分解利用粒子采样拟合普通变量的积分,计算过程非常复杂;2)现有的基于随机有限集的SLAM算法很少考虑动静目标分离,难以解决动态目标存在条件下的SLAM问题;3)基于随机有限集的SLAM算法发展历程短,缺少易于复用的算法实测平台。针对上述问题,本文开展了随机有限集下的SLAM算法研究。本文主要工作如下:（1）针对随机有限集框架下,对于传统的随机有限集SLAM算法来说,在同时处理普通变量和集合变量的积分时,通过RB分解利用粒子采样拟合普通变量的积分,导致算法计算过程复杂这一问题,提出了一种机器人位姿和地图特征密度信息分解的GMPHD-SLAM算法。首先在贝叶斯后验估计的框架下推导了机器人位姿与地图特征密度信息分解的SLAM估计方程;然后用PHD近似表达机器人位姿与地图特征的密度信息;最后进一步利用高斯混合技术近似PHD的计算,构建了工程可实现的PMD-GMPHD-SLAM算法。实验验证了在有杂波和漏检的情况下算法的优势。（2）在工作1)的基础上,针对目前大多数基于随机有限集的SLAM算法只考虑静态目标,在存在动态目标的环境下算法的性能会产生退化,也无法在完成SLAM的同时完成对动态目标的识别与跟踪的问题,提出了一种动静目标分离的PMD-GMPHD-SLAM算法。首先通过计算所提出的量测贡献度指标完成动静目标的分离;然后通过PMD-GMPHD-SLAM算法完成对机器人和静态目标的定位与建图;最后通过GMPHD算法完成对动态目标的跟踪。在存在动目标和杂波与漏检的环境下验证了算法的有效性。（3）基于激光雷达PMD-GMPHD-SLAM系统实测平台,对工作1)所提出的算法进行了实测验证。首先基于所提出的PMD-GMPHD-SLAM算法设计了验证系统,搭建了搭载激光雷达的机器人;然后构建了数据采集与处理系统,完成了现场的数据调试;最后处理了数据完成了对算法的实测验证。
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