【摘 要】
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在机器人研究领域中,同时定位与地图创建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)技术是机器人实现自主导航的关键,其中,研究地图创建方法具有重大意义。本文针对室内S
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在机器人研究领域中,同时定位与地图创建(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)技术是机器人实现自主导航的关键,其中,研究地图创建方法具有重大意义。本文针对室内SLAM技术的关键问题进行了深入研究与分析,建立了相应的问题求解模型;同时,结合实际应用需要,在机器人建图过程中引入了多传感器数据融合和激光扫描匹配的方法提高了机器人定位的准确性,并且建立了栅格反射率计算模型更新栅格的占据概率,提高了地图创建的精度和效率;最后,搭建了实际的机器人实验平台并验证了改进算法的可行性和有效性。针对实际应用中码盘里程数据精度低引起的机器人姿态角不准确的问题,本文采用扩展卡尔曼滤波的方法融合码盘数据和陀螺仪数据,以提高机器人位姿测量的精度,保证算法执行的有效性。针对传统的里程计定位方法中里程数据的累积误差引起的机器人位姿不准确的问题,本文采用扫描匹配的方法求取激光雷达的连续测量数据之间的相对位姿变换,以此对里程计定位结果进行有效校正,提高了机器人长距离定位的精度。针对传统的占据栅格地图创建方法中计算复杂、地图边缘效果差的问题,本文采用栅格反射率的计算方法更新栅格的占据概率,提高了栅格地图创建的精度和计算效率。为验证本文所述算法的实用性和可行性,搭建了一个实际的机器人实验平台,实现了相关的SLAM功能,并通过实验数据分析验证了其有效性。
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