【摘 要】
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随着智能制造时代的来临与自动化仓库的不断发展,传统的车间货物传送以及生产方式也逐步走向自动化与智能化。在此过程中一个重要的组成部分就是自动导引车（Automated Guided Vehicles,AGV）的广泛应用。然而当前市场上主流的AGV所用的定位方式均不能满足其在准确性以及适应性等方面的要求。用来解决自主移动机器人的定位问题的同步定位与建图（Simultaneous Localizatio
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随着智能制造时代的来临与自动化仓库的不断发展,传统的车间货物传送以及生产方式也逐步走向自动化与智能化。在此过程中一个重要的组成部分就是自动导引车（Automated Guided Vehicles,AGV）的广泛应用。然而当前市场上主流的AGV所用的定位方式均不能满足其在准确性以及适应性等方面的要求。用来解决自主移动机器人的定位问题的同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术已引起了广泛的关注和研究。激光SLAM技术凭借其优势,成为近几年的研究热点。因此,本课题使用激光SLAM技术解决AGV定位系统中如何建立准确的环境地图以及拥有环境地图以后如何精确定位两个关键问题,并设计与实现了可以应用于是室内外复杂环境中的AGV定位系统。具体研究内容如下:首先,对于AGV工作空间的全局地图构建问题,做了如下两点研究:（1）本课题采用基于激光雷达的图优化SLAM算法,在如何提高SLAM系统建图精度,减小累计误差并同时保证系统的实时性与鲁棒性的问题上进行研究,提出了基于变换度的关键帧选取算法以及高效的闭环检测方法,可以有效的减小图模型的数据量与计算量,以此提高系统实时性。（2）同时AGV的常见工作场景多为平坦的地面,因此本课题提出了融合地面约束的改进图优化算法。对激光雷达数据首先进行地面检测与提取,通过Ransac算法在地面可能出现的区域拟合平面,然后采用法向量判断条件判断拟合出的平面是否为地面,最后把地面信息作为约束条件添加到图优化模型与求解的过程中,这样可以有效的减小地图构建过程中在竖直方向上的累计误差,提高SLAM系统的建图精度。然后,针对AGV在拥有全局先验地图基础上的重定位问题,本文在基于传统的无迹卡尔曼滤波算法的基础上,提出了融合正态分布变换（Normal Distribution Transform,NDT）点云配准算法,以NDT配准结果作为系统观测量的改进UKF定位算法,取得了较为准确的定位结果。最后,AGV定位系统实现与实验分析。在以上算法研究的基础上,使用搭载了VLP16激光雷达,以及英特尔NUC等硬件设备,在机器人底盘上实现AGV定位系统,并在实际场景以及公开数据集上进行实验,验证了本课题研究的有效性与准确性。
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