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1、移動(dòng)機(jī)器人正確完成定位和導(dǎo)航,順利執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵問題之一是如何獲取一致準(zhǔn)確、信息充分的作業(yè)環(huán)境的地圖??焖贉?zhǔn)確的建圖能力不但保證移動(dòng)機(jī)器人能夠準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)自主定位,還能提供可供人分析利用的直觀的環(huán)境地圖。目前建圖研究中廣為使用基于概率的方法,這些方法大都利用點(diǎn)、線、角點(diǎn)等特征完成建圖,建圖過程依賴于傳感器模型以及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型的預(yù)定義。本文采用掃描匹配技術(shù),建圖過程不依賴環(huán)境特征的提取,不受限于概率模型的定義,而且建圖結(jié)果更加直觀且易于利用
2、。本文研究主要包括:
1.針對(duì)目前廣為使用的一類半自動(dòng)掃描匹配方法一迭代對(duì)應(yīng)點(diǎn)方法中位姿旋轉(zhuǎn)估計(jì)收斂慢的缺點(diǎn),提出極坐標(biāo)點(diǎn)匹配規(guī)則和相應(yīng)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)快速搜索方法。在匹配規(guī)則中同時(shí)考慮了旋轉(zhuǎn)和平移的因素,使得改進(jìn)方法的迭代次數(shù)大大減少。此外,在研究中還綜合考慮了影響匹配結(jié)果準(zhǔn)確性的多種因素,并給出了相應(yīng)的解決方法,如可見性檢查、篡改點(diǎn)、最小截平方方法、誤差函數(shù)的封閉解求解方法等。通過此類方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新方法具有更高的效率、
3、準(zhǔn)確性和魯棒性。雖然新方法對(duì)于初始位姿估計(jì)的誤差顯示出較高的魯棒性,但是當(dāng)誤差足夠大時(shí)新方法的失敗率也會(huì)逐漸增加。
2.由于半自動(dòng)方法在初始位姿估計(jì)誤差較大時(shí)存在較高的失敗風(fēng)險(xiǎn),因此在前面內(nèi)容的基礎(chǔ)上本文深入研究自動(dòng)掃描匹配方法。該類方法的匹配過程僅僅依賴傳感器的掃描數(shù)據(jù),可以應(yīng)用于閉環(huán)發(fā)現(xiàn)等任務(wù)中。首先根據(jù)掃描點(diǎn)是否處于同一物體表面對(duì)掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,新方法從分割段和掃描點(diǎn)兩個(gè)層次,利用一些幾何信息的統(tǒng)計(jì)結(jié)果定義特征。分
4、割段特征刻畫了掃描整體,通過分割段特征匹配獲得掃描間粗略位置關(guān)系;掃描點(diǎn)特征根據(jù)其所在的整個(gè)分割段進(jìn)行定義,刻畫了掃描局部信息,通過掃描點(diǎn)特征匹配完成掃描間精確位置關(guān)系的估計(jì)。匹配過程中通過特征過濾去除環(huán)境中動(dòng)態(tài)變化的區(qū)域,保證結(jié)果更加準(zhǔn)確,而且可以應(yīng)用在動(dòng)態(tài)環(huán)境中。
3.單純利用相鄰兩次掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配、完成建圖的過程類似于“改進(jìn)的里程計(jì)”,雖然局部建圖結(jié)果緊密一致,但是誤差累積最終會(huì)導(dǎo)致全局地圖不一致。本文將掃描匹配與
5、Graph SLAM(Graph-Based Simultaneous Localization andMapping)相結(jié)合研究如何構(gòu)建一致的環(huán)境地圖。問題主要包含兩方面:地圖構(gòu)建和地圖校正。文中首先給出了Graph SLAM的模型定義,然后針對(duì)地圖構(gòu)建給出了建圖過程、自動(dòng)閉環(huán)的解決方法。建圖過程中提出關(guān)鍵掃描來簡(jiǎn)化建圖過程,約束校正圖的復(fù)雜度。此外,文中還針對(duì)掃描匹配提出了掃描位置和掃描距離的概念,利用掃描距離來描述掃描之間是否可能
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