[发明专利]一种基于激光SLAM的室内机器人自主建图导航系统在审

专利信息
申请号: 202110230190.6 申请日: 2021-03-02
公开(公告)号: CN112985410A 公开(公告)日: 2021-06-18
发明(设计)人: 苏建杰;闫哲 申请(专利权)人: 哈尔滨理工大学
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20;G01C21/34;G01S17/894
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150000 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 激光 slam 室内 机器人 自主 导航系统
【说明书】:

发明公开了一种基于激光SLAM的室内机器人自主建图导航系统,涉及机器人技术领域;它的方法如下:步骤一:现状分析;步骤二:总体设计方案;步骤三:数据预处理:轮式里程计的标定以及用二次插值对激光雷达运动畸变的校正,并对Kinect和激光雷达进行外参标定,然后进行一系列的测试,便于之后的数据融合;步骤四:多源传感器数据融合:以Cartographer算法为基础,用KF对2D激光雷达和深度相机数据进行融合;步骤五:路径规划:改进A*并融合动态窗口法,并与传统A*路径规划结果进行分析对比;步骤六:实验仿真;本发明以Cartographer算法为基础将激光雷达和深度相机信息融合,实现更好的建图效果。

技术领域

本发明属于机器人技术领域,具体涉及一种基于激光SLAM的室内机器人自主建图导航系统。

背景技术

移动机器人是集计算机技术、传感器技术、信息处理、电子工程、 自动化以及人工智能于一体的复杂系统,随着经济社会的高速发展和 科学技术的不断进步,从低端产业向着高端技术产业不断升级,移动 机器人领域也有了更为广阔的发展。

机器人技术将人类从简单重复的劳动中解放出来,随着计算机技术、传感技术的飞速发展,机器人的可应用领域也随之扩大。为适应复杂和危险的工作需求,探测机器人、水下机器人、医疗机器人、分拣机器人、服务机器人、农业机器人等逐渐出现在大众的视野,应用于各种不同的领域。在海洋、陆地以及空中等环境中,移动机器人都发挥着不可替代的作用,成为世界各国争先研究的热点。

移动机器人是由计算机技术、控制技术、传感技术、通信技术等多学科交叉而形成的研究成果,其可移动性使得机器人的使用范围广、使用效率高。作为机器人技术研究中的热点,移动机器人的感知定位和自主导航技术显得尤为突出。

即时定位与地图构建技术和自主导航技术是目前机器人领域研究的热点,当机器人在室内环境中或是在信号屏蔽的环境中工作,无法通过全球定位系统(GPS)获得绝对位置信息,很不完善的环境知识,此时SLAM技术可以很好地解决这个难题。当外界信息构建完成后,机器人便可以根据环境地图进行自主导航,通过路径规划技术规划出一条合理的路线,到达指定目标点并完成任务。而激光雷达可快速获得周围环境某一水平面全角度距离信息,但对于其他平面环境信息完全缺失,对一个不规则障碍物存在漏检的问题。但深度相机可以获得一定角度内的障碍物三维距离信息,使得漏检的概率大大降低。因此基于激光SLAM的室内机器人自主建图导航系统为研究的重点。

发明内容

为解决背景技术的问题;本发明的目的在于提供一种基于激光SLAM的室内机器人自主建图导航系统。

本发明的一种基于激光SLAM的室内机器人自主建图导航系统,它的方法如下:

步骤一:现状分析:了解当前SLAM的发展状况以及数据融合的流程;

步骤二:总体设计方案:搭建机器人硬件平台,包括传感器的选型,根据实际情况,分析现有的建图算法,选择最优的Cartographer激光SLAM算法进行改进,然后规划机器人的路径,研究A*和动态窗口法的融合,使路径更加平滑且高效;

步骤三:数据预处理:轮式里程计的标定以及用二次插值对激光雷达运动畸变的校正,并对Kinect和激光雷达进行外参标定,然后进行一系列的测试,便于之后的数据融合;

步骤四:多源传感器数据融合:以Cartographer算法为基础,用KF对2D激光雷达和深度相机数据进行融合;

步骤五:路径规划:改进A*并融合动态窗口法,并与传统A*路径规划结果进行分析对比;

步骤六:实验仿真:在Gazebo中建立三维仿真模型,并在RVIZ中观察建图的效果,然后用搭建好的机器人硬件平台多次实验。

与现有技术相比,本发明的有益效果为:

以Cartographer算法为基础将激光雷达和深度相机信息融合,实现更好的建图效果。

具体实施方式

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨理工大学,未经哈尔滨理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110230190.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top