基于掃描匹配的移動機器人的環(huán)境建圖研究.pdf

1、移動機器人正確完成定位和導航，順利執(zhí)行任務的關鍵問題之一是如何獲取一致準確、信息充分的作業(yè)環(huán)境的地圖?？焖贉蚀_的建圖能力不但保證移動機器人能夠準確實現自主定位，還能提供可供人分析利用的直觀的環(huán)境地圖。目前建圖研究中廣為使用基于概率的方法，這些方法大都利用點、線、角點等特征完成建圖，建圖過程依賴于傳感器模型以及機器人運動模型的預定義。本文采用掃描匹配技術，建圖過程不依賴環(huán)境特征的提取，不受限于概率模型的定義，而且建圖結果更加直觀且易于利用

2、。本文研究主要包括：
　　 1．針對目前廣為使用的一類半自動掃描匹配方法一迭代對應點方法中位姿旋轉估計收斂慢的缺點，提出極坐標點匹配規(guī)則和相應的對應點快速搜索方法。在匹配規(guī)則中同時考慮了旋轉和平移的因素，使得改進方法的迭代次數大大減少。此外，在研究中還綜合考慮了影響匹配結果準確性的多種因素，并給出了相應的解決方法，如可見性檢查、篡改點、最小截平方方法、誤差函數的封閉解求解方法等。通過此類方法的對比實驗驗證了新方法具有更高的效率、

3、準確性和魯棒性。雖然新方法對于初始位姿估計的誤差顯示出較高的魯棒性，但是當誤差足夠大時新方法的失敗率也會逐漸增加。
　　 2．由于半自動方法在初始位姿估計誤差較大時存在較高的失敗風險，因此在前面內容的基礎上本文深入研究自動掃描匹配方法。該類方法的匹配過程僅僅依賴傳感器的掃描數據，可以應用于閉環(huán)發(fā)現等任務中。首先根據掃描點是否處于同一物體表面對掃描數據進行分割，新方法從分割段和掃描點兩個層次，利用一些幾何信息的統(tǒng)計結果定義特征。分

4、割段特征刻畫了掃描整體，通過分割段特征匹配獲得掃描間粗略位置關系；掃描點特征根據其所在的整個分割段進行定義，刻畫了掃描局部信息，通過掃描點特征匹配完成掃描間精確位置關系的估計。匹配過程中通過特征過濾去除環(huán)境中動態(tài)變化的區(qū)域，保證結果更加準確，而且可以應用在動態(tài)環(huán)境中。
　　 3．單純利用相鄰兩次掃描數據進行匹配、完成建圖的過程類似于“改進的里程計”，雖然局部建圖結果緊密一致，但是誤差累積最終會導致全局地圖不一致。本文將掃描匹配與

5、Graph SLAM(Graph-Based Simultaneous Localization andMapping)相結合研究如何構建一致的環(huán)境地圖。問題主要包含兩方面：地圖構建和地圖校正。文中首先給出了Graph SLAM的模型定義，然后針對地圖構建給出了建圖過程、自動閉環(huán)的解決方法。建圖過程中提出關鍵掃描來簡化建圖過程，約束校正圖的復雜度。此外，文中還針對掃描匹配提出了掃描位置和掃描距離的概念，利用掃描距離來描述掃描之間是否可能