近年来,随着我国煤矿业的快速发展,智能化技术的运用越来越广泛。其中,露天煤矿环境的精确定位导航技术研发显得尤为重要。同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为无人驾驶的关键技术,在露天煤矿中的应用...近年来,随着我国煤矿业的快速发展,智能化技术的运用越来越广泛。其中,露天煤矿环境的精确定位导航技术研发显得尤为重要。同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为无人驾驶的关键技术,在露天煤矿中的应用面临诸多挑战。由于露天煤矿道路周围环境特征点较少,且环境退化严重,SLAM技术需要根据稀疏的特征点进行定位和地图构建,难度较大。此外,由于斜坡和道路不平,传感器易产生抖动,导致机器人运行时的运动畸变问题。针对这些问题,文中提出了一种新的解决方案。首先,对传感器外部参数进行重新标定,采用惯导和激光雷达融合的方式,以增强数据的一致性和准确性。在此基础上,采用全特征点匹配方式,直接对激光雷达采集的数据进行点云降采样提取。通过在算法前端对预处理后的激光点云数据添加迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)匹配提取出关键帧点云X,再结合惯导数据对点云信息进行畸变校正形成点云P,再次通过迭代最近点配准X和P。此外,后端采用因子图加入了回环检测提高约束的方法,进一步提高算法在露天煤矿环境下的定位精度和建图效果。试验结果表明,文中所提算法具有较高的定位精度和完整的建图效果,未产生明显的畸变。侧壁纹理清晰,具有一定的鲁棒性,有效提高了在露天煤矿环境下的鲁棒性和精度。展开更多
针对机器人在复杂地形环境下定位不准确、建图精度不高和误差堆积等问题,设计了一种基于优化Hector-SLAM(simultaneous localization and mapping,实时定位与建图)算法的自主导航系统,以实现机器人在及时躲避障碍物的同时准确到达目标...针对机器人在复杂地形环境下定位不准确、建图精度不高和误差堆积等问题,设计了一种基于优化Hector-SLAM(simultaneous localization and mapping,实时定位与建图)算法的自主导航系统,以实现机器人在及时躲避障碍物的同时准确到达目标点。首先,采用双三次插值法代替原有插值法,以解决Hector-SLAM算法在使用低精度激光雷达数据建图时易出现地图不清晰等问题,从而提升扫描匹配的精准度。其次,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和惯性测量单元的数据进行融合,以提高定位的准确性。再次,针对激光点数据无法瞬时获得而机器人持续运动所导致的运动畸变问题,结合里程计辅助法与PL-ICP(point to line iterative closest points,点到线迭代最近点)配准法,以实现运动畸变的校正;同时,设置倾斜角阈值以消除地图重影,并利用A*算法和动态窗口法规划最优路径。最后,以AGV(automated guided vehicle,自主导引车)为例,在实际场景中开展建图实验和自主导航实验。结果表明,优化后自主导航系统的平均建图相对误差约为0.44%,最小建图误差为0.236 m,较优化前减小了0.041 m,有效地解决了因误差堆积和运动畸变而导致的建图不清晰问题,增强了AGV在复杂地形环境中的适应能力,实现了高精度定位。研究结果对提高移动机器人在室内多障碍物环境下的自主导航能力具有一定的理论和工程意义。展开更多
近些年来,移动机器人受到了社会各界的广泛关注,其中SLAM(simultaneous localization and mapping)技术是移动机器人领域的研究热点.针对基于图优化框架下的激光SLAM算法对激光雷达运动畸变处理不够完善的情况,提出一种处理激光雷达数...近些年来,移动机器人受到了社会各界的广泛关注,其中SLAM(simultaneous localization and mapping)技术是移动机器人领域的研究热点.针对基于图优化框架下的激光SLAM算法对激光雷达运动畸变处理不够完善的情况,提出一种处理激光雷达数据的改进方案,调整点云数据中每一帧的时间戳与使用连续两帧之间的时间戳差值代替雷达驱动发出的固定的时间差值,解决了雷达数据反序、扫描时频率不稳定等问题.将基于粒子滤波的激光SLAM算法与基于图优化的激光SLAM算法、改进后的图优化激光SLAM算法进行对比实验,观察所建地图的精度与效果.经过多次实验表明改进的图优化激光SLAM算法显著提升了建图效果.展开更多
文摘针对机器人在复杂地形环境下定位不准确、建图精度不高和误差堆积等问题,设计了一种基于优化Hector-SLAM(simultaneous localization and mapping,实时定位与建图)算法的自主导航系统,以实现机器人在及时躲避障碍物的同时准确到达目标点。首先,采用双三次插值法代替原有插值法,以解决Hector-SLAM算法在使用低精度激光雷达数据建图时易出现地图不清晰等问题,从而提升扫描匹配的精准度。其次,采用扩展卡尔曼滤波算法对里程计和惯性测量单元的数据进行融合,以提高定位的准确性。再次,针对激光点数据无法瞬时获得而机器人持续运动所导致的运动畸变问题,结合里程计辅助法与PL-ICP(point to line iterative closest points,点到线迭代最近点)配准法,以实现运动畸变的校正;同时,设置倾斜角阈值以消除地图重影,并利用A*算法和动态窗口法规划最优路径。最后,以AGV(automated guided vehicle,自主导引车)为例,在实际场景中开展建图实验和自主导航实验。结果表明,优化后自主导航系统的平均建图相对误差约为0.44%,最小建图误差为0.236 m,较优化前减小了0.041 m,有效地解决了因误差堆积和运动畸变而导致的建图不清晰问题,增强了AGV在复杂地形环境中的适应能力,实现了高精度定位。研究结果对提高移动机器人在室内多障碍物环境下的自主导航能力具有一定的理论和工程意义。
文摘近些年来,移动机器人受到了社会各界的广泛关注,其中SLAM(simultaneous localization and mapping)技术是移动机器人领域的研究热点.针对基于图优化框架下的激光SLAM算法对激光雷达运动畸变处理不够完善的情况,提出一种处理激光雷达数据的改进方案,调整点云数据中每一帧的时间戳与使用连续两帧之间的时间戳差值代替雷达驱动发出的固定的时间差值,解决了雷达数据反序、扫描时频率不稳定等问题.将基于粒子滤波的激光SLAM算法与基于图优化的激光SLAM算法、改进后的图优化激光SLAM算法进行对比实验,观察所建地图的精度与效果.经过多次实验表明改进的图优化激光SLAM算法显著提升了建图效果.
