基于旋轉(zhuǎn)二維激光的三維地圖構(gòu)建.pdf

1、當下很多機器人需要在工作場景中移動完成任務(wù)，而地圖是移動機器人理解周圍環(huán)境并作出行動的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。本文敘述了一種基于2D激光的環(huán)境三維地圖構(gòu)建方法，使機器人系統(tǒng)可以實現(xiàn)在動態(tài)運動過程中采集激光數(shù)據(jù)并構(gòu)建三維點云地圖。
　　本文針對移動地圖構(gòu)建，以通過二維旋轉(zhuǎn)激光傳感器構(gòu)建三維點云地圖為目的，在系統(tǒng)架構(gòu)、傳感器數(shù)據(jù)處理、位姿估計等方面展開研究。主要研究內(nèi)容和成果如下:
　　(1)設(shè)計了環(huán)境感知單元的軟硬件架構(gòu)，并針對多傳感器原

2、始數(shù)據(jù)時間戳不一致問題，提出了基于樣條平滑的多傳感器時間同步。對不同的傳感器采用了不同的時間同步方法，一般傳感器數(shù)據(jù)直接使用線性插值法，而對于存在時間不確定性的視覺里程計數(shù)據(jù)，則利用重投影誤差和關(guān)鍵幀信息，采用樣條平滑方法實現(xiàn)時間同步。
　　(2)構(gòu)建了JDL模型(Joint Directors of Laboratories Model)和EKF(Extended Kalman Filter)相結(jié)合的多傳感器融合位姿估計方法。該

3、方法采用JDL模型作為多傳感器融合架構(gòu)，在JDL模型的態(tài)勢推斷層級，采用EKF方法融合基于ORB-SLAM2的雙目視覺里程信息和慣性傳感單元數(shù)據(jù)。通過兩者在位置變換估計和角度變換估計的優(yōu)勢互補提高了位姿估計精度。
　　(3)實現(xiàn)了基于ICP(Iterative Closest Point)方法的在線和離線多幀地圖融合優(yōu)化。在線模式下，本文將多個點云局部地圖使用ICP的方法拼接融合在一起，得到最終的激光地圖。在保證基本的實時性的同時