隨著科技的不斷進步,機器人技術也得到了長足的發(fā)展。移動機器人作為機器人家族的重要成員,正被廣泛應用于工業(yè)和服務業(yè),但在自主移動方面還面臨著一些挑戰(zhàn)。近年來,以傳感器為引導的SLAM技術賦予了移動機器人感知周圍環(huán)境的能力,這為機器人的自主導航奠定了基礎。因此,本文在SLAM理論研究的基礎上,搭建了一套激光雷達Graph-SLAM系統(tǒng)以解決機器人在陌生環(huán)境中的同時定位和地圖構(gòu)建問題,進而實現(xiàn)機器人自主導航。首先,進行了Graph-SLAM系統(tǒng)總體設計。從原理上分析了粒子濾波SLAM和Graph-SLAM在建模思想和環(huán)境適應性上的優(yōu)劣后,決定采用更具優(yōu)勢的Graph-SLAM方法來構(gòu)建系統(tǒng),并實現(xiàn)了Graph-SLAM系統(tǒng)的分層和開發(fā)框架設計。其次,完成了Graph-SLAM系統(tǒng)前端的構(gòu)建,并深入研究了系統(tǒng)后端的非線性優(yōu)化理論以及回環(huán)檢測方法。在完成圖建模和激光雷達測量建模的前提下,重點分析了前端信息關聯(lián)的策略,梳理信息處理流程后,給出了構(gòu)建系統(tǒng)前端算法的邏輯偽代碼。在馬爾科夫假設的前提下,推導出系統(tǒng)的目標優(yōu)化函數(shù),并結(jié)合系統(tǒng)信息矩陣的稀疏特征,簡化了求解過程。針對目前激光雷達回環(huán)檢測的缺陷... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Gmapping算法與ROS節(jié)點關系圖

圖 1-2 小米掃地機器人 圖 1-3 通過地圖確定清掃域2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)及問題分析經(jīng)過科研工作者不懈的努力，機器人 SLAM 理論正逐漸得到完善。通過 SL內(nèi)外研究現(xiàn)狀的闡述，現(xiàn)將對機器人 SLAM 的研究特征和存在問題總結(jié)如下：（1）傳統(tǒng)的粒子濾波 SLAM 系統(tǒng)已經(jīng)無法適應現(xiàn)階段復雜的建圖環(huán)境，雖然

圖 1-2 小米掃地機器人 圖 1-3 通過地圖確定清掃域2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)及問題分析經(jīng)過科研工作者不懈的努力，機器人 SLAM 理論正逐漸得到完善。通過 SL內(nèi)外研究現(xiàn)狀的闡述，現(xiàn)將對機器人 SLAM 的研究特征和存在問題總結(jié)如下：（1）傳統(tǒng)的粒子濾波 SLAM 系統(tǒng)已經(jīng)無法適應現(xiàn)階段復雜的建圖環(huán)境，雖然


本文編號：3406942