激光雷達(dá)-微慣性室內(nèi)自主建圖與導(dǎo)航技術(shù)研究.pdf

1、近年來，自然災(zāi)害頻發(fā)，反恐形式依然嚴(yán)峻。未知的室內(nèi)環(huán)境探知與室內(nèi)營救、室內(nèi)反恐偵察等任務(wù)順利完成，對于微小型無人機(jī)提出了極大的應(yīng)用挑戰(zhàn)。室內(nèi)自主建圖與導(dǎo)航技術(shù)是完成上述任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)也是微小型無人機(jī)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)飛行控制、航跡規(guī)劃等功能的重要支撐。本文研究基于激光雷達(dá)/微慣性的室內(nèi)建圖與導(dǎo)航技術(shù)，主要工作如下：
　　首先，針對室內(nèi)環(huán)境中激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位與建圖問題，本文研究了基于完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)掃描匹配SLAM算法。采用完

2、備端點(diǎn)特征提取算法，解決特征點(diǎn)因相對運(yùn)動而變化的問題。姿態(tài)角收斂是位姿解算的關(guān)鍵，本文采用基于直線擬合認(rèn)知的姿態(tài)角加權(quán)解算方法優(yōu)化姿態(tài)角收斂。針對地圖特征管理及閉環(huán)檢測問題，采用備用特征地圖數(shù)據(jù)庫方法進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能有效實(shí)現(xiàn)較高精度的室內(nèi)定位與幾何建圖。同時(shí)避免了已有基于概率的SLAM算法存在計(jì)算復(fù)雜度增大和依賴閉環(huán)檢測的問題。
　　針對激光雷達(dá)和微慣性系統(tǒng)的組合導(dǎo)航問題，改進(jìn)了捷聯(lián)微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)隨機(jī)誤差參數(shù)識別

3、方法。采用α-β濾波器對激光雷達(dá)的速度和位置觀測量進(jìn)行濾波處理，抑制了速度觀測量的噪聲?；诩す饫走_(dá)/微慣性松組合實(shí)現(xiàn)方案，給出了無人機(jī)的狀態(tài)估計(jì)。結(jié)合微慣性隨機(jī)誤差參數(shù)識別方法和微慣性狀態(tài)推算方法給出了短時(shí)間內(nèi)微慣性導(dǎo)航解算結(jié)果，滿足室內(nèi)導(dǎo)航要求。
　　最后，以微小型無人機(jī)為應(yīng)用平臺，綜合導(dǎo)航系統(tǒng)成本、性能、負(fù)載等因素，搭建了導(dǎo)航系統(tǒng)的硬件平臺并設(shè)計(jì)開發(fā)軟件系統(tǒng)。通過設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案，在硬件平臺上，驗(yàn)證了本文所提出激光雷達(dá)完備