【摘 要】
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近年来,智能移动机器人技术得到了飞速的发展。而同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为移动机器人的关键技术所在,对机器人能否在未知环境中进行
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近年来,智能移动机器人技术得到了飞速的发展。而同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为移动机器人的关键技术所在,对机器人能否在未知环境中进行自主探索起到了关键的作用。在SLAM系统中,视觉惯性SLAM和激光SLAM是热门的研究方向。尽管惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)有效地提高了相机运动估计的精度,但当机器人长期处于光照剧烈变化或者缺少纹理结构的环境中时,还是容易出现跟踪失败的情况。同样地,当长期处于缺少结构化信息的场景中时,激光雷达模块也会因为缺少足够的几何特征而无法进行准确的状态估计。除此之外,由于激光雷达连续测量的特性,移动激光雷达存在动作畸变的问题。为了解决上述的问题,本文提出了一个融合视觉、惯性、激光测量的SLAM系统,该系统包含高精度和高鲁棒的里程计模块,并且支持回环检测、邻近检测以及地图重用。本文的主要工作和成果如下:1.为了提高运动估计的精度,提出了视觉-惯性-激光雷达融合的里程计,以紧耦合的视觉-惯性里程计输出运动估计初值,然后使用扫描匹配进行进一步的优化,并且使用优化后的位姿将点云注册到全局地图当中;经实验证明,该方法有效地提高了运动估计的精度。2.针对在光照剧烈变化、纹理缺失、结构化信息缺失等特殊场景下的传感器退化问题,提出了灵活的可自动调整的系统结构,能够有效地提高系统的鲁棒性。3.针对状态估计中的误差累积问题,集成基于视觉的回环检测和基于激光雷达的邻近检测添加全局约束,并且通过全局图优化移除累积误差,以维持全局一致性。4.实现了地图复用。结合视觉信息和激光雷达点云信息在加载地图中进行全局定位。
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