室外场景下的巡检机器人地图构建与定位技术研究

作     者：钱文池 

作者单位：湖北文理学院 

学位级别：硕士

导师姓名：李波

授予年度：2023年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：巡检机器人 扩展卡尔曼滤波 组合定位 自适应蒙特卡洛 

摘      要：传统巡检机器人常采用GPS技术或激光雷达进行定位。GPS信号在室外有高楼、树木环境因遮挡或会引起“多径效应导致信号质量下降甚至缺失,丢失定位信息。二维激光雷达由于测量距离有限,测量距离往往只有10-30米。为此提出了一种基于二维激光雷达与DETA导航模块搭配使用的室外巡检机器人建图与定位方法,使用二维激光雷达与惯性测量单元、里程计三种传感器组合方案构建复杂室外环境的点云地图;DETA导航模块与里程计两种传感器组合定位解决空旷室外环境的定位问题,激光雷达与里程计组合定位解决复杂室外环境的定位问题,主要研究工作如下:1)针对复杂的室外环境,提出了一种改进的基于扩展卡尔曼滤波算法数据融合的Hector-SLAM算法。以机器人的实时状态为状态量,以激光传感器的扫描信息、里程计和惯性测量单元位姿信息为观测量。通过扩展卡尔曼滤波算法融合这三个传感器信息,利用里程计和IMU信息对激光扫描点云进行修正,为系统提供准确的初始值,采用Hector-SLAM算法的扫描匹配方法将点云信息表示为栅格地图。2)针对大空间室外场景的定位问题,采用DETA导航模块与里程计组合定位的方式,根据DETA导航模块与里程计导航误差分量统计特性和动态特性差异,建立误差模型,利用卡尔曼滤波器分离估算出系统的各个误差源,根据得到的误差估算值得到最优状态估计值,去校正里程计导航系统的输出,从而实现高精度定位。针对复杂室外环境的定位问题,采用激光雷达与里程计组合定位的方法,提出了一种基于自适应蒙特卡洛的巡检机器人定位算法,其利用ROS操作系统将上述两种传感器相结合,实现巡检机器人的实时定位。3)搭建了基于Free RTOS的STM32RCT6下位机控制系统,采集里程计与陀螺仪的位置信息,实现多任务的并行执行,并搭建了基于ROS的树莓派上位机控制系统,实现了二维激光雷达、DETA导航模块与巡检机器人的数据传输,协同工作,完成了上下位机的信息交互。以校园花坛以及操场为背景,进行了巡检机器人实验。结果表明:可构建精确的复杂室外环境栅格地图,并在室外环境也可获取高精度的定位信息。