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摘要
近年来,具备导航规划能力的自主移动机器人在各种领域广泛应用。而地图构建和定位(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人的关键技术之一,它是清洁机器人、服务机器人、AGV机器人等自主导航的重要保障。在动态、复杂的商场,长走廊等室内应用场景中,自主机器人必须准确地定位自己所处的位置,并避开障碍物,完成设定的任务。自主机器人在这些复杂场景中,往往需要价格高昂、远距离测距的激光雷达感知环境。提出的算法主要针对低成本的激光雷达,采用了多传感数据融合技术,利用IMU,编码器信息进行融合,准确地估计轮式机器人的位姿,并在此估计的位姿上,通过将激光雷达的点云匹配得到环境的概率栅格地图。与此同时,后端闭环检测加入闭环约束条件,并利用图优化方法消除前端构建地图时的累积误差,从而使轮式机器人能够在大场景和长走廊场景下构建精度很好的环境地图,最后基于良好的建图,解决机器人的全局定位问题。该基于多传感融合的建图和定位算法,具有实时,低功耗,鲁棒性好的优点,并且在资源有限的嵌入式平台上运行也得到很好的结果。
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单位电子工程学院; 成都信息工程大学
