基于云的移動機(jī)器人同步定位與制圖.pdf

1、戶外移動機(jī)器人同步定位制圖（SLAM）是自主導(dǎo)航機(jī)器人非常重要的一個研究方向，然而傳統(tǒng)的機(jī)器人定位制圖方法受限于戶外機(jī)器人自身攜帶的機(jī)載設(shè)備等物理因素計算能力收到極大制約，降低了機(jī)器人數(shù)據(jù)處理效率，尤其是大數(shù)據(jù)運算時受到的限制更大，而且增加了機(jī)載負(fù)擔(dān)。云機(jī)器人是一個新興的機(jī)器人領(lǐng)域，它是將云計算云存儲的概念應(yīng)用于機(jī)器人相關(guān)領(lǐng)域，充分利用了現(xiàn)代云計算架構(gòu)來共享資源和數(shù)據(jù)。此外，受益于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸速率的快速增長，對于一些沒有硬性規(guī)定實時要求

2、的任務(wù)，可以將移動機(jī)器人相關(guān)機(jī)載設(shè)備進(jìn)行卸載，提高機(jī)器人的移動便攜性能。
　　為了克服傳統(tǒng)移動機(jī)器人定位制圖數(shù)據(jù)量大、機(jī)載設(shè)備要求高和計算效率低下等問題，本文將云端強(qiáng)大的計算和存儲能力與移動機(jī)器人定位制圖結(jié)合起來，充分發(fā)揮云機(jī)器人在大數(shù)據(jù)運算存儲方面的獨特優(yōu)勢。論文中采用C/S架構(gòu)進(jìn)行云機(jī)器人定位制圖，其中移動機(jī)器人端作為客戶端主要用來獲取車體及環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)信息，同時對點云數(shù)據(jù)運行點云分離算法，對無效數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。云端作為服務(wù)器端

3、一方面運行迭代最近點（ICP）算法，更新估計的位置及環(huán)境信息，另一方面將數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行相關(guān)存儲及提取操作。由于數(shù)據(jù)量比較大，為了防止數(shù)據(jù)丟失等問題，云端與移動機(jī)器人端的數(shù)據(jù)傳輸文中采用基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)傳輸方法。
　　論文中完成了對迭代最近點匹配算法、點云分離算法及網(wǎng)絡(luò)傳輸算法的模擬驗證，確保了算法實現(xiàn)的準(zhǔn)確性及穩(wěn)定性。接著完成了移動機(jī)器人端實驗平臺的搭建，速度信息采集平臺用來獲取車體行走時的速度信息，三維環(huán)境信息采集平臺

4、用來獲取車體行走時路徑周邊的三維環(huán)境點云信息，姿態(tài)信息采集平臺則完成了車體行走時姿態(tài)角度的測量。將實驗平臺裝載到移動機(jī)器人端，文中選取大學(xué)城河邊樹林進(jìn)行戶外實驗。通過實驗數(shù)據(jù)分析，特別是定位誤差分析及定位制圖總體時間對比分析，可以得知云機(jī)器人在定位制圖方便相對于傳統(tǒng)定位制圖方法有著很大優(yōu)勢，不僅能大幅度提高數(shù)據(jù)的運算效率降低機(jī)載負(fù)擔(dān)提高移動便攜性，而且可以在線定位運算，免去了離線處理的繁瑣，同時驗證了算法的準(zhǔn)確性，完成了期望的定位制圖要