微慣性輔助的激光雷達(dá)室內(nèi)同步建圖與定位技術(shù)研究.pdf

1、基于激光雷達(dá)的同步定位與地圖構(gòu)建系統(tǒng)（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）可以為微小型無人機(jī)提供實(shí)時(shí)的周圍未知環(huán)境探測與相對定位，是微小型無人機(jī)實(shí)現(xiàn)未知環(huán)境探測與自主導(dǎo)航定位、提升其自主能力的重要支撐系統(tǒng)，是無人機(jī)能夠進(jìn)行更高層次自主能力發(fā)展的關(guān)鍵性節(jié)點(diǎn)。本文研究主要針對基于激光雷達(dá)的SLAM系統(tǒng)在微小型無人機(jī)平臺(tái)上的應(yīng)用需求，開展了激光雷達(dá)數(shù)據(jù)特征提取、環(huán)境特征匹配與定位、微慣性/超聲

2、波信息融合及對激光雷達(dá)信息處理的輔助等關(guān)鍵性技術(shù)研究。
　　論文首先研究了激光雷達(dá)傳感器信號(hào)預(yù)處理算法，提出了激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集方案，為了提取環(huán)境中的特征模型，研究了區(qū)域分割方法、角點(diǎn)和線段特征提取算法，有效地提高了特征提取精度。
　　然后，為抑制微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)長時(shí)間運(yùn)行造成的姿態(tài)角偏差過大的問題，同時(shí)，減少載體運(yùn)動(dòng)加速對姿態(tài)算法的影響，本文研究了超聲波陣列姿測系統(tǒng)與微慣性系統(tǒng)輸出姿態(tài)信息互補(bǔ)濾波算法，提出了微慣性數(shù)據(jù)采集方案

3、，利用微慣性傳感器輸出的數(shù)據(jù)解算載體的姿態(tài)、位置變化、速度變化，與超聲波陣列系統(tǒng)測得的姿態(tài)信息互補(bǔ)濾波，通過濾波后的姿態(tài)角輔助激光雷達(dá)進(jìn)行測距誤差補(bǔ)償，有效地抑制微慣性發(fā)散性的同時(shí)提供激光雷達(dá)精確的姿態(tài)信息。
　　接著，針對無人機(jī)飛行時(shí)會(huì)帶有姿態(tài)變化的特殊性從而導(dǎo)致激光雷達(dá)參數(shù)提取存在一定的誤差，研究了環(huán)境特征參數(shù)姿態(tài)角耦合誤差補(bǔ)償算法；在局部特征地圖的基礎(chǔ)上，建立全局地圖，提出了雙特征庫篩選的方法，對局部地圖中的特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，