發(fā)布時間：2021-03-17 21:11

  隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展,工業(yè)、軍事及民用領(lǐng)域?qū)ψ詣踊腿斯ぶ悄芗夹g(shù)需求的日益增長,與移動機器人相關(guān)的理論及應(yīng)用已成為研究熱點。其中,以移動機器人地圖構(gòu)建及同時定位(SLAM,Simultaneous Location and Mapping)技術(shù)最為突出,被很多學者認為是機器人自主導航的關(guān)鍵,機器人要實現(xiàn)自主導航運動必須要依靠SLAM技術(shù),由于其有重要的理論研究價值和實際應(yīng)用價值而得到國內(nèi)外學者的廣泛研究,因此得以迅速發(fā)展起來,并在人們生活中獲得廣泛應(yīng)用。本文主要從以下幾方面展開研究:首先,介紹了移動機器人中的SLAM技術(shù),對其研究背景、意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀做了簡要的概述,介紹了SLAM基本原理及SLAM常用方法,并對現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點進行了對比。其次,通過理論分析和仿真研究,對擴展卡爾曼濾波算法的基本原理與實現(xiàn)進行了研究,仿真實驗在Matlab環(huán)境下進行,接著重點闡述了改進的EKF算法,通過仿真實驗對比分析了兩種算法的效果,并詳細分析了機器人在導航定位過程產(chǎn)生定位估計誤差的主要原因。接著對機器人操作系統(tǒng)(ROS)和激光雷達的系統(tǒng)構(gòu)建進行了研究,詳細闡述了本文所使用的激光雷達的的基本工作原理和ROS系統(tǒng),研究了ROS與激光雷達之間的通信,包括激光數(shù)據(jù)采集的整個流程,ROS讀取激光雷達數(shù)據(jù)。最后,結(jié)合實驗室硬件平臺,采用一種改進的特征提取方法,將改進后的算法在ROS上實現(xiàn),采用激光匹配算法實現(xiàn)準確的地圖構(gòu)建與定位,在實驗中對比分析,改進后的算法解決了構(gòu)圖與定位的實時性,魯棒性也有所提高。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242;TN958.98

【參考文獻】

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本文編號：1388934