基于激光LIDAR的室外移動機器人三維定位與建圖.pdf

1、自主導(dǎo)航能力作為移動機器人行為智能化和自主化的前提，首先需要解決機器人的自主定位與建圖問題。對于室外機器人應(yīng)用來說，激光LIDAR(Light Detection andRanging)以其高頻率、高精度的特點一直是機器人建圖任務(wù)的首選環(huán)境感知傳感器之一。然而高精度地圖的構(gòu)建需要以高精度的位姿信息作為保障，在諸如城市環(huán)境等室外復(fù)雜環(huán)境下，由于建筑物遮擋等造成的GPS(Global Position System)數(shù)據(jù)丟失乃至完全不可用情

2、況的普遍存在導(dǎo)致移動機器人定位的可靠性受到挑戰(zhàn)，一種可行方案是利用現(xiàn)成的激光LIDAR傳感器作為輔助定位手段來獲取準確的位姿估計信息，以及通過定位與建圖的相互耦合關(guān)系采用同時定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方法同時解決移動機器人的精確建圖問題。本文以國家自然科學(xué)基金項目“基于集理論的野外機器人復(fù)雜地形環(huán)境建模和同時定位研究”(61005092)為依托，針對室外GPS缺失前

3、提下大范圍非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜室外環(huán)境中移動機器人基于激光LIDAR的三維定位與建圖問題進行深入研究。具體內(nèi)容如下:
　　針對室外環(huán)境中GPS數(shù)據(jù)缺失情況下的移動機器人長距離精確定位問題，提出了一種基于三維激光掃描數(shù)據(jù)的LIDAR里程計定位的方法，首先通過慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)與碼盤結(jié)合的方式進行實時三維位姿預(yù)估，然后對激光LIDAR數(shù)據(jù)采用正態(tài)分布變換(Normal Distribut

4、ions Transform，NDT)掃描匹配定位方法以對其進行周期性校正，從而解決常規(guī)慣性導(dǎo)航方式用于長距離定位時所存在的累計誤差過大問題，在保證定位算法實時性的前提下能夠獲取精確的移動機器人三維位姿估計。
　　針對室外移動機器人位姿不確定情況下的大范圍建圖問題，考慮定位與建圖之間的耦合性，提出了一種Graph-based SLAM框架下基于3D激光LIDAR掃描匹配的同時定位和建圖統(tǒng)一處理方法，首先以LIDAR里程計輸出作為位

5、姿(Pose)觀測節(jié)點之間的邊約束條件來構(gòu)建全地形環(huán)境下的Graph圖，然后對閉環(huán)信息進行檢測，進而根據(jù)檢測到的閉環(huán)信息采用概率化的圖優(yōu)化方法執(zhí)行全局位姿優(yōu)化，使得用于建圖的位姿信息達到全局最優(yōu)，以解決累計定位誤差造成的大范圍建圖過程中位姿和地圖精度下降的問題，從而進一步提高定位與建圖的準確性。
　　針對以導(dǎo)航為目的的室外三維地形環(huán)境模型的壓縮表示、實時構(gòu)建和在線更新問題，提出了一種基于不確定集表示的全3D多層占據(jù)體元地形建模方法

6、，與現(xiàn)有方法不同之處在于采用光線跟蹤(Ray-tracing)方法對整條激光測量行程而不僅僅是單純的末端反射信息進行了處理，從而可嚴格區(qū)分占據(jù)、空閑和未知三種狀態(tài)，將之表示為標記有占據(jù)、空閑和未知三種狀態(tài)的體元，并采用集員理論對地形構(gòu)建過程中存在的不確定性進行在線融合處理，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了對多層地形特征的實時建模和更新，從而增強了地形模型信息的魯棒性和豐富性。
　　在上述研究的基礎(chǔ)上，以本實驗室自主構(gòu)建的裝配有三維激光LIDAR、