基于異構傳感器的多機器人SLAM地圖融合研究.pdf

1、在機器人研究及應用領域中，同步定位與制圖技術是非常基礎和關鍵的。近年來，單機器人的同步定位與制圖研究已經(jīng)比較深入，取得了突出的成效，但是在大面積環(huán)境區(qū)域，實時應用等情況下已經(jīng)無法滿足需求。而多機器人同步定位與制圖的高效及魯棒等特性能夠滿足這些需求，實現(xiàn)準確定位和快速的大面積區(qū)域的制圖。此外，在多機器人個體上安裝不同的傳感器，可以利用它們不同的信息繪制多特性地圖。因此研究基于異構傳感器的同步定位與制圖具有重要實際意義。
　　多機器人

2、同步定位與制圖研究的主要難點包括機器人的可擴展性，機器人相對位姿的計算以及地圖融合等問題。本文針對其中的地圖融合問題采用了一種結合自適應蒙特卡洛定位和迭代最近點的方法，能夠有效地解決攜帶多異構傳感器多機器人系統(tǒng)繪制得到的占有網(wǎng)格地圖的融合問題。自適應蒙特卡洛定位方法中有一個非常優(yōu)異的性能就是全局定位。它使得文中算法不需要事先知道機器人的相對位姿。此外，蒙特卡洛定位算法能夠集合傳感器的所有信息來優(yōu)化地圖的融合，其具有很強的魯棒性。

3、　　本文方法在TurtleBot多機器人系統(tǒng)上進行了實驗驗證。兩個機器人上分別配置了激光測距儀和具有RGB深度信息的攝像頭Kinect。兩個機器人在相同的環(huán)境下以不同的初始位姿分別運行用 FastSLAM2.0算法繪制環(huán)境的占有網(wǎng)格地圖，同時記錄帶有時間標記的里程計和測量信息，以及繪制地圖時最佳的位姿信息。當兩張地圖繪制完成后，用機器人A的里程計和測量信息在機器人B繪制的地圖上用蒙特卡洛定位方法對機器人A進行定位。比較機器人A重新定位出