基于SLAM的校园配送AGV地图构建及路径规划研究

随着无人配送的推广与应用，自动导引运输车（AGV）的导航方法成为了研究的热点。主要针对校园配送AGV的地图构建和路径规划展开研究，地图构建由即时定位与地图构建（SLAM）来实现，路径规划则根据已构建好的地图，在点与点之间计算好最优路线。采用基于LOAM的算法，将SLAM问题分为高频的运动估计和低频的环境建图。在运动估计中通过曲率计算提取平面点和边缘点两种特征，采用scan-to-scan方式进行特征匹配，并建立误差模型。在环境建图中采用map-to-map方式匹配，运用PCA算法提取点云中的特征点，利用LM算法来求解。再结合A*算法和DWA算法获得最优路径，并提高了对环境的适应能力。实验结果表明，提供的地图构建及路径规划方法能够满足AGV在校园环境多种不同模拟场景中的定位导航需求，具有一定的可行性和可靠性。