融合WiFi、激光雷达与地图的机器人室内定位

由于室内环境受多径效应影响,单一WiFi定位效果不佳;激光雷达(LiDAR)虽然测距定位精度高,但在室内存在大量单一、重复的场景结构(如走廊)时,往往会由于无法提取有效特征进行匹配而造成大量错误定位.因此,该文提出基于卡尔曼滤波框架的WiFi、激光雷达与地图的融合定位新方法.其中,滤波器的状态定义为机器人当前与历史时刻的位置序列.滤波器的观测值由两部分组成,一部分为该文所提基于多环路分割地图下信号强度加权匹配的WiFi指纹定位结果;另一部分来自激光雷达在单一重复场景中计算出来的高精度相对定位结果(如横向定位).利用场景地图中的先验参考位置,可将该横向定位结果转变为机器人位置的线性约束.最后,利用卡尔曼滤波器实现机器人高精度的融合定位结果.实验中,针对两种典型的单一、重复的室内场景,分别采用2维与3维激光雷达对该文算法进行验证.实验结果表明,由于激光横向定位精度可达厘米级,结合厘米级地图可以极大提高机器人定位精度.与单一WiFi定位算法相比,利用激光雷达计算出来的相对定位结果结合场景地图,平均定位误差可降低70％～80％,在满足机器人实时定位需求情况下,实现定位精度与稳定性的显著提升.     

融合WiFi、激光雷达与地图的机器人室内定位

由于室内环境受多径效应影响,单一WiFi定位效果不佳;激光雷达(LiDAR)虽然测距定位精度高,但在室内存在大量单一、重复的场景结构(如走廊)时,往往会由于无法提取有效特征进行匹配而造成大量错误定位。因此,该文提出基于卡尔曼滤波框架的WiFi、激光雷达与地图的融合定位新方法。其中,滤波器的状态定义为机器人当前与历史时刻的位置序列。滤波器的观测值由两部分组成,一部分为该文所提基于多环路分割地图下信号强度加权匹配的WiFi指纹定位结果;另一部分来自激光雷达在单一重复场景中计算出来的高精度相对定位结果(如横向定位)。利用场景地图中的先验参考位置,可将该横向定位结果转变为机器人位置的线性约束。最后,利用卡尔曼滤波器实现机器人高精度的融合定位结果。实验中,针对两种典型的单一、重复的室内场景,分别采用2维与3维激光雷达对该文算法进行验证。实验结果表明,由于激光横向定位精度可达厘米级,结合厘米级地图可以极大提高机器人定位精度。与单一WiFi定位算法相比,利用激光雷达计算出来的相对定位结果结合场景地图,平均定位误差可降低70%～80%,在满足机器人实时定位需求情况下,实现定位精度与稳定性的显著提升。     

基于激光传感器的移动机器人地图创建研究

主要研究了室内自主移动机器人基于激光传感器在未知环境下的地图创建的问题。分析了目前地图创建的方法,采用一种分层聚类的方法从原始激光测量数据中提取直线特征,并计算直线特征参数的方差矩阵,最后通过Matlab仿真以及在带有激光型号为lms200的MT-r机器人进行物理实验验证了其可行性。结果所得为机器人实时定位和SLAM提供了理论依据。     

有色过程噪声下的轮式机器人同步定位与地图构建

 由于机械制造工艺的原因,轮式机器人内部传感器获得的控制量在实际中为有色噪声,经典的同步定位与地图构建(SLAM)算法将不适用．提出一种有色过程噪声的机器人同步定位与地图构建算法．将机器人非线性过程模型线性化,用增广状态变量维数的方法将有色过程噪声模型转化为高斯白噪声模型．算法按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建递推进行同步定位与地图构建．仿真结果表明,在有色过程噪声条件下,与EKF-SLAM算法和Fast-SLAM算法相比,提出的算法的机器人定位精度更好．     

自主移动机器人即时定位与地图构建方法研究

自主移动机器人的即时定位与地图构建是机器人领域中的关键问题。文中对自主移动机器人即时定位与地图构建研究的两个主要问题进行了分析,研究了不确定信息的描述和处理方法,以及数据关联的方法。综述了现阶段即时定位与地图构建的实现方法,其中包括两种卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法,以及基于视觉的SLAM算法。通过分析现有算法的特点,提出了自主移动机器人即时定位与地图构建未来研究的发展方向。     

移动机器人同时定位与地图构建技术研究

移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术,具有广泛的应用前景,也是目前机器人研究的热门课题之一。本文针对近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了移动机器人SLAM的问题描述、关键性技术、SLAM方法的发展现状及存在的不足。     

一种基于激光测距的机器人地图创建方法

针对未知环境中机器人局部地图的构建问题,提出一种激光测距的离散数据自适应曲率估计算法。采用该算法对预处理后的激光扫描数据进行环境特征分割,然后提取并描述环境特征,最后根据特征元素集构建局部地图。仿真和实验结果表明,该方法能准确地描述结构化室内环境,有效地描述和表征了实验环境。     

移动送料机器人地图构建与运动控制研究

移动机器人的地图构建与运动控制是智能移动机器人进行自主导航的基础。针对工业装配生产线的不同工位需要送料的需求,本文以一台轮式差速移动送料机器人为研究对象,利用激光雷达作为传感器,搭建一个装配生产线,设计、实现了基于ROS的移动送料机器人的地图构建与运动控制策略。利用slamgmapping算法包,实现了机器人在特定装配生产线环境下的同时定位与地图构建;在主程序代码中利用状态机的机制,实现了机器人到达指定工位的运动控制。实验结果表明,该算法和运动控制策略可以满足在所搭建的装配生产线中进行定位和运行。     

基于Kinect传感器的三维点云地图构建与优化

针对移动机器人在三维点云地图创建过程中存在鲁棒性和实时性不佳的问题,提出一种基于图像特征点的三维地图创建方法.首先,对Kinect采集得到的RGB数据进行特征点提取与匹配,并采用RANSAC算法对误匹配点进行剔除,在保证精度的同时,有效减少了配准算法的迭代次数,通过结合Kinect深度数据得到对应特征点对在三维空间中的位姿,最后采用ICP算法迭代求解刚体变换矩阵完成精确配准,得到室内真实场景下的三维点云地图.为抑制由三维点云配准过程中累积误差造成的位姿漂移,引入了基于TORO图优化算法的闭环检测机制,实验验证了所提方法的有效性.     

雷达地图匹配制导中的共性物特征提取与匹配方法

本文针对雷达地图匹配制导中的共笥特性提取和雷达与地图匹配这一特定问题,应用小波变换多尺度分析提取共性特征,提出基于人工神经元网络的雷达地图匹配方法,并且给出相应的试验结果。因为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型可以由集成电路实现。本文算法可以实时地完成,试验表明采用本匹配方法能够解决雷达地图匹配问题,获得比传统匹配方法,例如平均绝对差算法更高的匹配定位精度和匹配概率。