基于激光雷达的室内机器人的建图方法

近年来,移动机器人在各个领域的应用日益广泛,与之相关的技术已在国内外机器人领域掀起一股研究热。对环境的认识和定位从而实现自主导航是移动机器人智能化的重要标志和特征。在完全未知环境下的即时定位与地图构建(SLAM)也一直是移动机器人领域的研究重点。由于激光SLAM具有不易受环境影响、测量距离远且测量精度高、成本低的优点,因此本文采用改进的Hector_SLAM算法来完成室内环境下地图的创建。本文中所用系统主要包括由硬件系统和软件系统两部分。首先通过硬件系统对环境进行感知,然后提取周围环境特征信息,最后通过软件系统完成二维环境地图的实时创建。在得到环境地图的基础上,采用改进的卡尔曼滤波法对初始数据进行优化处理,以获得更为精确的环境地图。实验结果表明,本文所用系统成本低但性能好,能较准确的构建二维环境地图,并能成功使用在小型室内移动机器人的视觉导航中。

ROS/Gazebo在SLAM算法评估中的应用

为解决对即时定位与地图构建(simultaneous location and mapping,SLAM)算法进行评估时难以获得精确的机器人实际运动轨迹和环境参数的问题,使用ROS/Gazebo仿真软件进行评估。通过ROS/Gazebo软件建立配置有多种传感器的机器人模型和参数已知的仿真环境,让机器人模型在仿真环境中运行并收集传感器信息以形成数据集,使用该方法对2种2D激光SLAM算法进行评估分析。结果表明,该方法可有效解决上述问题。