基于多传感器数据融合的三维重建与路径规划算法研究

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随着科技的不断进步,基于机器人的智能制造成为未来工业发展趋势。在工业领域中,非结构化作业环境复杂多变,人工作业仍然占据着主导地位。三维重建技术可以实时重建机器人作业环境,实现机器人与环境的交互,是复杂环境中机器人自主作业的前提。目前开源三维重建算法在工业环境中普遍存在实时性差、精度不足的问题。因此,本文对于传感器标定算法、三维环境重建算法、路径规划算法进行深入研究,提出一种基于多传感器数据融合三维重建算法,有效提高了三维重建算法实时性与重建精度,同时提高了机器人环境定位精度,并基于移动机器人平台实现自动导航。本文主要研究内容如下:(1)提出基于点云匹配的传感器外参标定算法。针对工业环境中传感器标定过程复杂的问题。本文通过区域分割、地面滤除与标志点提取的预处理方式获取点云标志点。参照三维点云匹配的方式,将传感器标定问题转化为点云匹配问题,通过NDT算法完成点云粗配准,基于ICP算法点云精确配准解算转换矩阵,完成传感器标定。实验结果表明,本文提出的传感器标定算法结果与传感器真实安装位置基本保持一致。(2)提出基于多传感器数据融合的实时三维重建算法。针对现有三维重建算法重建精度、实时性不足的问题。本文引入IMU、里程计数据,基于拓展卡尔曼滤波算法实现IMU与里程计位姿融合估计,融合后位姿值作为帧间配准初值,提高三维重建整体建图精度;提出了新的点云预处理算法,对原始数据标记,分离得到感兴趣的局部点云信息,在保留感兴趣区域大部分特征的同时,不同帧点云数据通过感兴趣点进行帧间匹配,估计激光里程计的运动轨迹,提高了算法实时性。(3)提出了鲁棒的自适应回环检测算法。针对现有回环检测算法检测能力不足导致定位精度不足的问题。本文将Pose回环检测与Scan-Context描述子回环检测算法结合。根据聚类结果将关键帧点云分为正常环境、稀疏环境、室内环境。正常环境中基于GICP算法配准关键帧点云与回环帧点云,室内环境中进行柱状物聚类并基于点到线的最小化完成配准,室外环境中栅格化处理再基于点到面的最小化进行配准,配准回环帧后进行全局位姿优化。经验证本文提出回环检测算法有效提高定位精度。(4)提出一种基于A*与DWA算法结合的混合路径规划算法。针对移动机器人自主导航问题,提出的实时三维重建算法得到的三维点云地图生成占用栅格地图,并采用全局路径规划算法与动态窗口避障法结合方法实现室内外移动机器人路径规划和动态避障。
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