【摘 要】
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移动机器人在辅助人工作业或无人作业中展现出极大的优势,已引起国内外学者与产业界的广泛关注。同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是指移动机器人通过传感器获取到的环境数据来定位自身位姿,并在运动的同时构建环境地图的过程。点云配准是搭载激光雷达的移动机器人进行位姿估计的主要手段,如何更好的利用点云数据特性进行可靠的位姿估计是实现精准定
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移动机器人在辅助人工作业或无人作业中展现出极大的优势,已引起国内外学者与产业界的广泛关注。同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是指移动机器人通过传感器获取到的环境数据来定位自身位姿,并在运动的同时构建环境地图的过程。点云配准是搭载激光雷达的移动机器人进行位姿估计的主要手段,如何更好的利用点云数据特性进行可靠的位姿估计是实现精准定位的关键。而随着地图规模的增加,误差不断累计借助回环检测能有效保证运动轨迹的全局一致性。本学位论文围绕着提高移动机器人定位与建图的精度展开研究,主要的研究内容如下:（1）基于区域分割与正态分布变换的点云配准提出了一种基于区域分割与正态分布变换的点云配准方法。为降低配准算法的计算复杂度,设计了一种地面平面拟合算法,去除地面对应的点云数据。利用点云空间分布特征与局部邻接关系对点云空间进行区域分割,将来自于不同物体的点云划分在不同的子空间内,有效的利用点云的空间分布特征,避免在区域边界产生的代价函数不连续的问题。实验结果证明相较于标准正态分布变换算法,所提方法在计算速度与精度上都有一定优势。（2）基于稠密深度信息的回环检测针对基于视觉的回环检测易受光照与视点的影响、基于激光的回环检测在结构化场景中易失效的问题,提出了一种基于稠密深度信息的回环检测方法。该方法将激光雷达获取到的稀疏点云数据转换为稀疏深度图,再经由深度补全算法转化为稠密深度图。使用视觉词袋来将稠密深度图转换为词袋向量,并通过图像检索实现当前帧与历史帧的匹配完成回环检测。该方法的主要特点是融合了视觉信息与深度信息,受外部环境影响较小。通过在不同数据集下的实验,证明了该方法在各种环境下的稳健性。（3）基于视觉与激光融合的SLAM系统设计了一套基于视觉与激光融合的SLAM系统,该系统通过激光里程计来估计移动机器人运动轨迹,借助回环检测与图优化来对整体位姿进行修正。并且有点云畸变补偿、三维点云地图构建等模块共同保证定位与建图的精度。最后对该系统进行实验验证并分析实验结果,证明了该SLAM系统的有效性。
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