移動機(jī)器人的地圖構(gòu)建是移動機(jī)器人實(shí)現(xiàn)真正意義上自主導(dǎo)航的前提,也是移動機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究中最具挑戰(zhàn)性的問題之一。利用激光雷達(dá)構(gòu)建環(huán)境地圖的方法基本上可以滿足大范圍、障礙物單一的場景。但是由于激光雷達(dá)為人詬病的一線掃描,只能獲得某一個二維平面的環(huán)境信息,不能夠獲得空間三維高度環(huán)境信息,造成移動機(jī)器人構(gòu)建地圖不完整、不準(zhǔn)確,缺失環(huán)境中較為重要的障礙物信息,在導(dǎo)航中出現(xiàn)移動機(jī)器人誤撞現(xiàn)象。本文針對上述問題提出一種基于激光雷達(dá)和深度相機(jī)多傳感器融合的構(gòu)建環(huán)境地圖新方法,主要研究內(nèi)容如下:首先,建立移動機(jī)器人坐標(biāo)系系統(tǒng)、運(yùn)動學(xué)模型,研究激光雷達(dá)模型和深度相機(jī)模型,并對深度相機(jī)內(nèi)外參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,介紹移動機(jī)器人常用的地圖及其模型建立。其次,SLAM地圖構(gòu)建算法理論研究和仿真分析。建立SLAM數(shù)學(xué)模型,介紹了 SLAM的原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu),引出SLAM的關(guān)鍵問題。然后從理論分析方面分別對Gmapping-SLAM算法、Hector-SLAM算法、Cartographer-SLAM算法進(jìn)行了深入地研究,在ROS系統(tǒng)上分別對三種常用的地圖構(gòu)建算法仿真。分析仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出Gmapping-SLAM算法綜合性能...

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【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
        1.1.1 移動機(jī)器人的研究背景
        1.1.2 移動機(jī)器人在物流領(lǐng)域的應(yīng)用
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動機(jī)器人研究現(xiàn)狀
        1.2.2 多傳感器融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 移動機(jī)器人建圖與導(dǎo)航研究現(xiàn)狀
    1.3 課題研究目的
    1.4 課題研究內(nèi)容
第二章 移動機(jī)器人系統(tǒng)模型建立研究
    2.1 引言
    2.2 移動機(jī)器人系統(tǒng)模型的建立
        2.2.1 坐標(biāo)系系統(tǒng)
        2.2.2 運(yùn)動學(xué)模型
    2.3 傳感器模型
        2.3.1 里程計模型
        2.3.2 激光雷達(dá)模型
        2.3.3 RGB-D相機(jī)模型
        2.3.4 RGB-D相機(jī)標(biāo)定
    2.4 地圖模型
        2.4.1 柵格地圖
        2.4.2 拓?fù)涞貓D
        2.4.3 特征地圖
    2.5 本章小結(jié)
第三章 移動機(jī)器人地圖構(gòu)建算法研究
    3.1 引言
    3.2 同時定位與建圖問題
        3.2.1 SLAM問題的數(shù)學(xué)模型
        3.2.2 SLAM是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵問題
    3.3 2D激光SLAM算法研究
        3.3.1 Gmappig-SLAM算法
        3.3.2 Hector-SLAM算法
        3.3.3 Cartographer-SLAM算法
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        3.4.1 三種SLAM算法仿真實(shí)驗(yàn)
        3.4.2 三種SLAM算法比較分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 多傳感器融合方案研究
    4.1 引言
    4.2 多傳感器融合技術(shù)介紹
        4.2.1 多傳感器融合的優(yōu)點(diǎn)
        4.2.2 多傳感器融合的方法
        4.2.3 多傳感器融合的分類
    4.3 多傳感器融合研究方案設(shè)計
        4.3.1 多傳感器融合方案
        4.3.2 多傳感器融合流程
        4.3.3 深度圖像轉(zhuǎn)激光原理
        4.3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.3.5 基于貝葉斯的柵格地圖融合
    4.4 真實(shí)場景實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 傳感器硬件架構(gòu)設(shè)計
        4.4.2 融合實(shí)驗(yàn)對比分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)平臺介紹
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)硬件平臺
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)軟件平臺
    5.3 復(fù)雜場景下多傳感器融合建圖實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹
        5.3.2 傳感器數(shù)據(jù)獲取
        5.3.3 環(huán)境地圖構(gòu)建
        5.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3763951