基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现.pdf

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1、硕士学位论文基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFSIMULTANEOUSLOCALIZATIONANDINDOORMAPPINGANDPATHPLANNINGBASEDONLIDAR刘文之哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP249学校代码：10213国际图书分类号：621密级：公开工程硕士学位论文基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现硕士研究生：刘文之导师：王常虹教授申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学C

2、lassifiedIndex:TP249U.D.C:621DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFSIMULTANEOUSLOCALIZATIONANDINDOORMAPPINGANDPATHPLANNINGBASEDONLIDARCandidate：LiuWenzhiSupervisor：Prof.WangChanghongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlEng

3、ineeringAffiliation：SchoolofAstronauticsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要近年来，移动机器人导航已经应用于无人车(UGV)、无人船(USV)、无人机(UAV)。在机器人导航所需要的众多功能中，最重要三个组成部分是定位、地图和路径规划。本课题以室内移动机器人导航为背景，进行基于单线激光雷达的SLAM和路径规划算法研究和实现。首先介绍了SLAM中常用的坐标系，

4、以及各坐标系之间的相互转换，主要包括将激光雷达的观测数据转换到世界坐标系中用于构建地图。其次介绍了里程计的运动模型以及传感器(激光雷达)的观测模型。最后对二维地图的模型进行对比分析，结合路径规划算法，选用栅格地图作为本课题的地图表达模型，并对栅格地图构建算法进行理论推导。针对室内移动机器人同时定位与地图构建技术，分别介绍了两种基于概率的SLAM算法：EKF_SLAM和FastSLAM，对以上两种基于概率的SLAM算法进行理论推导和仿真实验，随后介绍了基于扫描匹配的SLAM算法，对利用高扫描频率激光雷达的Hector_SLAM算法进行理论分析和仿真实验。

5、从算法计算复杂度和仿真效果比较分析三种SLAM算法。针对移动机器人基于已知地图的路径规划问题，本课题采用A*算法作为全局路径规划算法，DWA算法作为局部路径规划算法。从概念上比较了Dijsktra算法、BFS算法、A*算法的优缺点，由于A*算法既有Dijsktra算法最短路径的优势，又有BFS算法最快规划速度的优势，所以本课题决定采用A*算法作为全局路径规划算法。然后通过对双轮差速移动机器人进行建模，介绍了DWA局部路径规划算法的具体流程。为了验证以上算法的有效性，以Turtlebot2机器人(Kuboki底盘)作为实验平台，在室内环境下进行实验分析。

6、首先通过Gmapping和Hector_SLAM对室内相同环境进行建图，比较分析两种SLAM算法的建图精度，结果表明基于高扫描频率的激光雷达的Hector_SLAM算法具有更好的建图精度。然后基于Hector_SLAM所构建的二维环境地图进行路径规划实验，通过到指定目标点的自主导航验证路径规划算法的有效性。关键词：SLAM；激光雷达；路径规划；扫描匹配；I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractInrecentyears,mobilerobotnavigationhasbeenappliedtounmannedvehicles(UGVs),unm

7、annedships(USVs),andunmannedaerialvehicles(UAVs).Ofthemanyfunctionsrequiredforrobotnavigation,thethreemostimportantcomponentsarepositioning,maps,andpathplanning.ThistopictakesthebackgroundofindoormobilerobotnavigationastheresearchandimplementationofSLAMandpathplanningalgorithmba

8、sedonsingle-linelaserradar.Firstly,thecommonlyu