【摘 要】
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SLAM技术作为实现巡检机器人智能化应用的关键技术之一。本文以自主研发设计的四轮独立驱动与独立转向防爆巡检机器人为研究对象,通过搭载激光雷达和惯性传感器分别作为环境感知和定位传感器,利用ROS平台搭建了一套完整的SLAM系统框架,实现防爆巡检机器人在天然气调压站内自主定位与地图构建功能。首先,根据天然气调压站作业环境及防爆要求,设计了一款适应性强、安全性高的四轮独立驱动与独立转向防爆巡检机器人,针
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SLAM技术作为实现巡检机器人智能化应用的关键技术之一。本文以自主研发设计的四轮独立驱动与独立转向防爆巡检机器人为研究对象,通过搭载激光雷达和惯性传感器分别作为环境感知和定位传感器,利用ROS平台搭建了一套完整的SLAM系统框架,实现防爆巡检机器人在天然气调压站内自主定位与地图构建功能。首先,根据天然气调压站作业环境及防爆要求,设计了一款适应性强、安全性高的四轮独立驱动与独立转向防爆巡检机器人,针对现有的防爆技术,电池、工控机、IMU等电气设备采用整体隔爆设计,考虑到激光雷达需安装在车体外部及其使用性能要求,需对其进行了单独防爆设计,使机器人防爆要求等级达到Ex de IIB级。另外,根据加强筋特性对防爆外壳进行结构优化设计,使机器人具有良好的载重性能和紧凑的机械结构,在满足防爆和强度要求前提下可使防爆外壳质量减少19.2%。然后,针对机器人的防爆驱动电机没有编码器,无法有效的建立机器人轮式里程计运动学模型问题,本文根据激光雷达连续扫描范围内的两帧数据能快速而精确地估计激光雷达的平面运动,建立激光里程计运动模型;进一步为使激光里程计能更好的适用于动态非结构化环境,借鉴计算机视觉光流技术,建立前后两帧激光数据对称范围流约束模型以获得更精确的运动估计;另外,针对机器人在原地转向运动过程中,容易导致激光里程计漂移问题,通过EKF算法融合激光里程计和IMU传感器数据有效改善了机器人转向时漂移问题。最后,对四轮独立驱动与独立转向机器人的SLAM算法进行研究。在运用激光里程计定位的基础上,通过研究基于粒子滤波的RBPF算法和基于图优化的Karto与cartographer算法,针对传统算法的不足,提出了基于改进的RBPF算法,在传统自适应重采样技术的基础上,提出基于分段多阈值重要性重采样技术,仿真实验结果表明,改进的算法可有效的增加粒子多样性,缓解粒子退化问题,定位误差可减小20%。
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