基于激光雷達的機器人室內SLAM與路徑規(guī)劃研究
發(fā)布時間：2021-12-22 05:57
近年來,由于科技進步的發(fā)展,各類機器人開始進入各個領域幫助完成各類任務,比如危險環(huán)境下的各種勘測機器人,工業(yè)環(huán)境下的碼垛機器人等。機器人事業(yè)的蓬勃發(fā)展改善了人們的生活環(huán)境,在人類的日常生活中起到越來越重要的作用。而同時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技術和路徑規(guī)劃（Path Planning）作為實現移動機器人自主導航能力的關鍵,具有十分深遠的研究意義。本文基于二維激光雷達作為機器人室內觀測系統(tǒng),分別對SLAM技術與路徑規(guī)劃技術進行理論研究與仿真實驗,使用機器人操作系統(tǒng)（Robot Operation System,ROS）設計了一款低成本基于激光雷達的SLAM與路徑規(guī)劃系統(tǒng),該系統(tǒng)可以高精度的完成建圖,滿足室內環(huán)境下的避障與路徑規(guī)劃。首先,對本文所建立的運動學模型以及環(huán)境地圖模型進行介紹,對比分析了激光雷達的兩種測距數學模型,并選用似然場模型作為本文激光雷達的測距模型,針對機器人系統(tǒng),研究分析了坐標轉換以及柵格地圖的構建算法。然后,主要對基于粒子濾波的SLAM進行了理論研究。并對本文提出的基于量子粒子群優(yōu)化（Qua...
【文章來源】：蘭州交通大學甘肅省
【文章頁數】：72 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
激光雷達和攝像頭SLAM技術經過30多年的發(fā)展，流程結構框架已完善，并且在虛擬現實、增強現
基于激光雷達的機器人室內SLAM與路徑規(guī)劃研究-10-圖2.2激光雷達RPLIDARA1RPLIDARA1激光雷達默認順時針掃描，掃描頻率可以設定。思嵐科技的激光雷達不會因電壓的供電不穩(wěn)導致轉速的變化，因為其自身的檢測系統(tǒng)可以通過檢測電壓的變化，自適應的調節(jié)導致誤差絕對的小于17mm，占整個測量誤差的總體會小于25%。激光雷達測距其實是三角測距原理，即發(fā)射紅外光束，并通過另一個接口接收部分發(fā)射的紅外光束，其中兩條光束與發(fā)射器和接收器之間的連線構成三角線，根據三角形角邊角唯一確定一個三角形，因此通過三角測距得到被照射的物體與移動機器人上搭載的激光雷達之間的距離。一般情況下，激光雷達都安裝在移動機器人的正中心，因此可以建立以激光雷達為中心的直角坐標，和都表示當前狀態(tài)下激光雷達到障礙物的距離，為掃描點從初始0°到當前掃描過的角度差值，其所有掃描點的坐標為：=(，)=(，)，i=1,,N(2-5)式中，N為激光雷達旋轉一周的掃描點個數，可以通過設定改變旋轉一周的掃描點數。2.2.2激光雷達測距數學模型運用激光雷達進行測距的數學模型主流有兩種，接下來分別對兩種進行說明，通過對比說明本設計運用似然場模型的原因。（1）光束模型期望的光束模型p(|,)是四個密度的混合，每一種密度都與一個特定類型的誤差有關。當考慮理性情況時，激光測距可以測得物體的正確距離，但是即使激光雷達正確得測量了物體的距離，但返回值會收到大氣、測距儀的測量分辨率的影響而造成誤差，所以由p來表示第一種高斯測距模型。當考慮機器人處于動態(tài)環(huán)境時，由于所建立的地圖是靜態(tài)的，地圖中不包含的對象比如說行人就該剔除出所建立的靜態(tài)地圖中，由指
基于激光雷達的機器人室內SLAM與路徑規(guī)劃研究-14-圖2.4機器人坐標系圖2.4反應了機器人坐標系與世界世界坐標系的關系，為了將機器人觀測到的m點在機器人坐標0=[0，0]轉換到世界坐標0=[0，0]中，可以通過式(2-9)計算。000000cossincossinWrrrWrrrxxxyyyxy(2-9)2.4地圖模型2.4.1地圖模型分類（1）柵格地圖柵格地圖（Gridmap）是將地圖信息離散化，將其表示為大小一致的柵格形式。而對于柵格的狀態(tài)只有兩種，0表示自由空間，1表示被占用。圖2-4就是一個簡單的刪個地圖，其中黑色的方塊表示障礙物，白色的方塊表示自由空間。本文研究的SLAM技術是基于柵格地圖的形式。因為柵格地圖容易實現機器人的路徑規(guī)劃。但當環(huán)境信息過于龐大，而地圖的分辨率又很高時，此時會導致柵格數目的增加，導致信息存儲的增加。而把分辨率設置太小時，又不能真實反應環(huán)境信息。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]關于路徑規(guī)劃的相關算法綜述[J]. 梁曉輝,慕永輝,吳北華,江宇. 價值工程. 2020(03)
[2]多鏡頭組合式相機的全景SLAM[J]. 季順平,秦梓杰. 測繪學報. 2019(10)
[3]機器人和機器人用傳感器的發(fā)展[J]. 卞正崗. 智慧工廠. 2019(10)
[4]機器人和機器人用傳感器的發(fā)展[J]. 卞正崗. 智慧工廠. 2019 (10)
[5]人口老齡化背景下助老服務機器人研究[J]. 張榮. 信息記錄材料. 2019(09)
[6]移動機器人路徑規(guī)劃綜述[J]. 宋曉茹,任怡悅,高嵩,陳超波. 計算機測量與控制. 2019(04)
[7]基于RGB-D相機的SLAM技術研究綜述[J]. 陳世浪,吳俊君. 計算機工程與應用. 2019(07)
[8]基于Dirichlet過程非參貝葉斯學習的高斯箱粒子濾波快速SLAM算法[J]. 羅景文,秦世引. 機器人. 2019(05)
[9]基于激光雷達的同時定位與地圖構建方法綜述[J]. 危雙豐,龐帆,劉振彬,師現杰. 計算機應用研究. 2020(02)
[10]移動機器人路徑規(guī)劃算法綜述[J]. 霍鳳財,遲金,黃梓健,任璐,孫勤江,陳建玲. 吉林大學學報(信息科學版). 2018(06)
碩士論文
[1]基于激光雷達的室內移動機器人SLAM與導航技術研究[D]. 杜哲夫.湖北工業(yè)大學 2019
[2]基于激光雷達的SLAM和路徑規(guī)劃算法研究與實現[D]. 劉文之.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[3]基于激光雷達的即時定位與制圖技術[D]. 魏楊.哈爾濱工業(yè)大學 2017
本文編號：3545880
【文章來源】：蘭州交通大學甘肅省
【文章頁數】：72 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
激光雷達和攝像頭SLAM技術經過30多年的發(fā)展，流程結構框架已完善，并且在虛擬現實、增強現
基于激光雷達的機器人室內SLAM與路徑規(guī)劃研究-10-圖2.2激光雷達RPLIDARA1RPLIDARA1激光雷達默認順時針掃描，掃描頻率可以設定。思嵐科技的激光雷達不會因電壓的供電不穩(wěn)導致轉速的變化，因為其自身的檢測系統(tǒng)可以通過檢測電壓的變化，自適應的調節(jié)導致誤差絕對的小于17mm，占整個測量誤差的總體會小于25%。激光雷達測距其實是三角測距原理，即發(fā)射紅外光束，并通過另一個接口接收部分發(fā)射的紅外光束，其中兩條光束與發(fā)射器和接收器之間的連線構成三角線，根據三角形角邊角唯一確定一個三角形，因此通過三角測距得到被照射的物體與移動機器人上搭載的激光雷達之間的距離。一般情況下，激光雷達都安裝在移動機器人的正中心，因此可以建立以激光雷達為中心的直角坐標，和都表示當前狀態(tài)下激光雷達到障礙物的距離，為掃描點從初始0°到當前掃描過的角度差值，其所有掃描點的坐標為：=(，)=(，)，i=1,,N(2-5)式中，N為激光雷達旋轉一周的掃描點個數，可以通過設定改變旋轉一周的掃描點數。2.2.2激光雷達測距數學模型運用激光雷達進行測距的數學模型主流有兩種，接下來分別對兩種進行說明，通過對比說明本設計運用似然場模型的原因。（1）光束模型期望的光束模型p(|,)是四個密度的混合，每一種密度都與一個特定類型的誤差有關。當考慮理性情況時，激光測距可以測得物體的正確距離，但是即使激光雷達正確得測量了物體的距離，但返回值會收到大氣、測距儀的測量分辨率的影響而造成誤差，所以由p來表示第一種高斯測距模型。當考慮機器人處于動態(tài)環(huán)境時，由于所建立的地圖是靜態(tài)的，地圖中不包含的對象比如說行人就該剔除出所建立的靜態(tài)地圖中，由指
基于激光雷達的機器人室內SLAM與路徑規(guī)劃研究-14-圖2.4機器人坐標系圖2.4反應了機器人坐標系與世界世界坐標系的關系，為了將機器人觀測到的m點在機器人坐標0=[0，0]轉換到世界坐標0=[0，0]中，可以通過式(2-9)計算。000000cossincossinWrrrWrrrxxxyyyxy(2-9)2.4地圖模型2.4.1地圖模型分類（1）柵格地圖柵格地圖（Gridmap）是將地圖信息離散化，將其表示為大小一致的柵格形式。而對于柵格的狀態(tài)只有兩種，0表示自由空間，1表示被占用。圖2-4就是一個簡單的刪個地圖，其中黑色的方塊表示障礙物，白色的方塊表示自由空間。本文研究的SLAM技術是基于柵格地圖的形式。因為柵格地圖容易實現機器人的路徑規(guī)劃。但當環(huán)境信息過于龐大，而地圖的分辨率又很高時，此時會導致柵格數目的增加，導致信息存儲的增加。而把分辨率設置太小時，又不能真實反應環(huán)境信息。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]關于路徑規(guī)劃的相關算法綜述[J]. 梁曉輝,慕永輝,吳北華,江宇. 價值工程. 2020(03)
[2]多鏡頭組合式相機的全景SLAM[J]. 季順平,秦梓杰. 測繪學報. 2019(10)
[3]機器人和機器人用傳感器的發(fā)展[J]. 卞正崗. 智慧工廠. 2019(10)
[4]機器人和機器人用傳感器的發(fā)展[J]. 卞正崗. 智慧工廠. 2019 (10)
[5]人口老齡化背景下助老服務機器人研究[J]. 張榮. 信息記錄材料. 2019(09)
[6]移動機器人路徑規(guī)劃綜述[J]. 宋曉茹,任怡悅,高嵩,陳超波. 計算機測量與控制. 2019(04)
[7]基于RGB-D相機的SLAM技術研究綜述[J]. 陳世浪,吳俊君. 計算機工程與應用. 2019(07)
[8]基于Dirichlet過程非參貝葉斯學習的高斯箱粒子濾波快速SLAM算法[J]. 羅景文,秦世引. 機器人. 2019(05)
[9]基于激光雷達的同時定位與地圖構建方法綜述[J]. 危雙豐,龐帆,劉振彬,師現杰. 計算機應用研究. 2020(02)
[10]移動機器人路徑規(guī)劃算法綜述[J]. 霍鳳財,遲金,黃梓健,任璐,孫勤江,陳建玲. 吉林大學學報(信息科學版). 2018(06)
碩士論文
[1]基于激光雷達的室內移動機器人SLAM與導航技術研究[D]. 杜哲夫.湖北工業(yè)大學 2019
[2]基于激光雷達的SLAM和路徑規(guī)劃算法研究與實現[D]. 劉文之.哈爾濱工業(yè)大學 2018
[3]基于激光雷達的即時定位與制圖技術[D]. 魏楊.哈爾濱工業(yè)大學 2017
本文編號：3545880
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