针对目前仿真果园环境研究不考虑地形起伏的问题,基于二维正态分布函数生成具有起伏特征的地面模型,并搭建果园仿真环境测试基于2D激光雷达的同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法的性能。通过控制土地模...针对目前仿真果园环境研究不考虑地形起伏的问题,基于二维正态分布函数生成具有起伏特征的地面模型,并搭建果园仿真环境测试基于2D激光雷达的同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法的性能。通过控制土地模型的起伏变化程度、最大高低落差以及突起分布密度等参数生成不同地形特征的土地;通过2D激光雷达、里程计等传感器获取移动机器人在果园仿真模型中的观测数据;通过可视化SLAM定位偏差及SLAM建图效果评价4种经典2D激光SLAM算法(Hector SLAM,GMapping, Karto SLAM,Cartographer)在具有不同地形的果园环境中的性能。实验结果表明:在果园环境中,随着土地起伏变化程度及最大高低落差的增加,2D激光SLAM算法的定位性能与建图性能将会降低;Hector SLAM能够提供更精准的定位结果,但是建图鲁棒性较差;GMapping能够获得更准确的环境地图,但是定位鲁棒性较差;Cartographer的定位及建图的鲁棒性均较为良好,但会出现少量偏差;Karto SLAM相较于其他算法,在果园环境中不具备优势。展开更多
文摘针对目前仿真果园环境研究不考虑地形起伏的问题,基于二维正态分布函数生成具有起伏特征的地面模型,并搭建果园仿真环境测试基于2D激光雷达的同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法的性能。通过控制土地模型的起伏变化程度、最大高低落差以及突起分布密度等参数生成不同地形特征的土地;通过2D激光雷达、里程计等传感器获取移动机器人在果园仿真模型中的观测数据;通过可视化SLAM定位偏差及SLAM建图效果评价4种经典2D激光SLAM算法(Hector SLAM,GMapping, Karto SLAM,Cartographer)在具有不同地形的果园环境中的性能。实验结果表明:在果园环境中,随着土地起伏变化程度及最大高低落差的增加,2D激光SLAM算法的定位性能与建图性能将会降低;Hector SLAM能够提供更精准的定位结果,但是建图鲁棒性较差;GMapping能够获得更准确的环境地图,但是定位鲁棒性较差;Cartographer的定位及建图的鲁棒性均较为良好,但会出现少量偏差;Karto SLAM相较于其他算法,在果园环境中不具备优势。
