激光雷达室内SLAM方法

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1、分类号：密级：ＵＤＣ：编号：专业硕士学位论文（工程硕士）激光雷达室内ＳＬＡＭ方法硕士研究生：任祥华指导教师：张智副研究员企业导师：王林研究员工程领域：控制工程论文主审人：哈尔滨工程大学２０１８年６月分类号：密级：UDC：编号：专业硕士学位论文（工程硕士）激光雷达室内SLAM方法硕士研究生：任祥华指导教师：张智副研究员学位级别：工程硕士工程领域：控制工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2018年5月论文答辩日期：2018年6月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:

2、ADissertationfortheProfessionalDegreeofMaster(MasterofEngineering)LidarIndoorSLAMMethodCandidate:RenXianghuaSupervisor:A.P.ZhangZhiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlEngineeringDateofSubmission:May.2018DateofOralExamination:June.2018University:Harbi

3、nEngineeringUniversity激光雷达室内SLAM方法摘要随着人工智能和机器人学的发展，各种各样的的机器人逐渐走进千家万户，不断提高人们的生活水平。移动机器人作为机器人研究领域的重点方向，随着无人驾驶、服务机器人的兴起，更成为了当下讨论和研究的热点。在未知环境中能够实现自主定位和导航是实现智能机器人的关键。针对室内未知环境移动机器人的SLAM（定位与地图构建）问题，本文利用实验室开发的搭载单线激光雷达的四轮移动机器人为平台，深入研究了基于点云ICP匹配算法和扩展卡尔曼滤波算法（EKF）的室内机器人二维SLAM方法。首先，描述了使用

4、的移动机器人模型，包括直角坐标系统定义、环境模型、环境地标动态模型；同时介绍了激光雷达的结构组成、三角测距原理和测距数据获取的方法。其次，介绍了点云数据的处理，考虑机器人运动过程中的位姿不确定性、地标相关性及系统收敛性等问题，将点云数据转化为图像数据，利用图像处理算法对点云数据进行直线特征和角点特征的提取，并重点介绍了卡尔曼滤波器的工作原理和EKF-SLAM的具体过程。再次，介绍了基于栅格地图和改进ICP算法的SLAM方法，设计了改进的ICP算法和激光雷达点云的帧间ICP匹配，然后介绍了根据奇异值分解获得变换矩阵的过程，最后介绍了全局地图的创建

5、和更新，其中重点介绍了当前帧与地图进行匹配的过程。最后，基于移动机器人实验平台，开展方法验证，并对当前主流开源SLAM算法进行了对比实验，实验结果证实了室内直线地标抽取和匹配算法及EKF-SLAM算法的有效性。关键词：SLAM；移动机器人；定位与地图构建；EKF；激光雷达；I激光雷达室内SLAM方法ABSTRACTWiththedevelopmentofartificialintelligenceandrobotics,variouskindsofrobotshavegraduallyenteredintomillionsofhousehold

6、sandhavecontinuouslyimprovedpeople'slivingstandards.Mobilerobotshavebecomethefocusofrobotresearch.Withtheriseofunmannedandservicerobots,mobilerobotshavebecomethefocusofcurrentdiscussionsandresearch.Theabilitytoachieveautonomouspositioningandnavigationinanunknownenvironmentis

7、thekeytoimplementinganintelligentrobot.FortheproblemofSLAM(positioningandmapconstruction)ofmobilerobotsinindoorunknownenvironments,thispaperusesafour-wheeledmobilerobotequippedwithasingle-linelaserradardevelopedbythelaboratoryasaplatformtodeeplystudythepointcloudICPmatchinga

8、lgorithmandtheextendedKalmanfilteralgorithm(EKF)2DSLAMmethodforindoorrobots