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1、近年來(lái),自然災(zāi)害頻發(fā),反恐形式依然嚴(yán)峻。未知的室內(nèi)環(huán)境探知與室內(nèi)營(yíng)救、室內(nèi)反恐偵察等任務(wù)順利完成,對(duì)于微小型無(wú)人機(jī)提出了極大的應(yīng)用挑戰(zhàn)。室內(nèi)自主建圖與導(dǎo)航技術(shù)是完成上述任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù),同時(shí)也是微小型無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)飛行控制、航跡規(guī)劃等功能的重要支撐。本文研究基于激光雷達(dá)/微慣性的室內(nèi)建圖與導(dǎo)航技術(shù),主要工作如下:
首先,針對(duì)室內(nèi)環(huán)境中激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位與建圖問(wèn)題,本文研究了基于完備端點(diǎn)特征關(guān)聯(lián)的室內(nèi)掃描匹配SLAM算法。采用完
2、備端點(diǎn)特征提取算法,解決特征點(diǎn)因相對(duì)運(yùn)動(dòng)而變化的問(wèn)題。姿態(tài)角收斂是位姿解算的關(guān)鍵,本文采用基于直線擬合認(rèn)知的姿態(tài)角加權(quán)解算方法優(yōu)化姿態(tài)角收斂。針對(duì)地圖特征管理及閉環(huán)檢測(cè)問(wèn)題,采用備用特征地圖數(shù)據(jù)庫(kù)方法進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能有效實(shí)現(xiàn)較高精度的室內(nèi)定位與幾何建圖。同時(shí)避免了已有基于概率的SLAM算法存在計(jì)算復(fù)雜度增大和依賴閉環(huán)檢測(cè)的問(wèn)題。
針對(duì)激光雷達(dá)和微慣性系統(tǒng)的組合導(dǎo)航問(wèn)題,改進(jìn)了捷聯(lián)微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)隨機(jī)誤差參數(shù)識(shí)別
3、方法。采用α-β濾波器對(duì)激光雷達(dá)的速度和位置觀測(cè)量進(jìn)行濾波處理,抑制了速度觀測(cè)量的噪聲。基于激光雷達(dá)/微慣性松組合實(shí)現(xiàn)方案,給出了無(wú)人機(jī)的狀態(tài)估計(jì)。結(jié)合微慣性隨機(jī)誤差參數(shù)識(shí)別方法和微慣性狀態(tài)推算方法給出了短時(shí)間內(nèi)微慣性導(dǎo)航解算結(jié)果,滿足室內(nèi)導(dǎo)航要求。
最后,以微小型無(wú)人機(jī)為應(yīng)用平臺(tái),綜合導(dǎo)航系統(tǒng)成本、性能、負(fù)載等因素,搭建了導(dǎo)航系統(tǒng)的硬件平臺(tái)并設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)軟件系統(tǒng)。通過(guò)設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案,在硬件平臺(tái)上,驗(yàn)證了本文所提出激光雷達(dá)完備
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