基于ROS的移動機器人地圖創(chuàng)建方法與應用研究.pdf

1、在移動機器人領(lǐng)域中，同時定位與地圖創(chuàng)建（SLAM，Simultaneous Localization and Mapping）為移動機器人導航及智能操作提供了可能，其中地圖創(chuàng)建是SLAM的根基，因此，地圖創(chuàng)建方法及應用研究具有重大意義。同時，鑒于基于機器人操作系統(tǒng)（ROS，Robot Operating System）在代碼復用和功能擴展方面的巨大優(yōu)勢，本文在該平臺上對機器人地圖建立方法和應用等關(guān)鍵技術(shù)開展了分析、研究工作。
　　

2、本文圍繞地圖創(chuàng)建中環(huán)境信息獲取并表征的方法，針對激光傳感器特有射線模型，采用基于改進的連續(xù)邊緣提取方法（ISEF，Improved Successive Edge Following）進行快速分段及濾波，采用區(qū)域內(nèi)增長法判定特征夾角等問題，提高了數(shù)據(jù)預處理的有效性。
　　結(jié)合SLAM關(guān)鍵步驟，對地圖構(gòu)建中掃描匹配方法展開研究，探討了基于點點測度的極坐標掃描匹配、基于線特征的掃描匹配、基于點線的最近點迭代掃描匹配（PLICP，Poi

3、nt-Line Iterative Closest Point）算法，并主要分析了PLICP與 ICP相比具有閉合解，能在有限步驟內(nèi)收斂，更適用于求位姿解。
　　在相關(guān)研究基礎(chǔ)上，提出基于激光傳感器的PLICP匹配位姿估計和里程計位姿估計的融合，再與RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filter）粒子濾波結(jié)合的SLAM方法創(chuàng)建柵格地圖。針對誤差較大的里程計讀數(shù)，利用PLICP對相鄰兩次激光掃描數(shù)據(jù)進行