【摘 要】
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近年来,随着建筑行业现代化智能化的推进,室内建筑机器人逐渐代替人工进行施工作业。在复杂的施工环境内,建筑机器人实现精确施工的基础条件是机器人具有高精度的定位信息。传统的室内机器人定位主要依靠自身搭载的各种传感器如超宽带技术（Ultra Wide Band,UWB）、激光雷达传感器、视觉传感器以及惯性传感器（Inertial Measurement Unit,IMU）实现机器人定位,然而UWB系统需
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近年来,随着建筑行业现代化智能化的推进,室内建筑机器人逐渐代替人工进行施工作业。在复杂的施工环境内,建筑机器人实现精确施工的基础条件是机器人具有高精度的定位信息。传统的室内机器人定位主要依靠自身搭载的各种传感器如超宽带技术（Ultra Wide Band,UWB）、激光雷达传感器、视觉传感器以及惯性传感器（Inertial Measurement Unit,IMU）实现机器人定位,然而UWB系统需要外部安装设备,单一传感器受自身精度以及外部环境影响导致定位不稳定,传统的室内定位方式无法满足施工场景下的定位需求。基于以上分析,针对现有定位方案在施工场景无法满足机器人精确定位的问题,本文主要研究基于建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）与LIDAR的室内全局定位算法,以及基于全局定位数据和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）的机器人融合定位算法。本文的具体研究内容如下:（1）介绍建筑信息模型的信息结构以及其模型标准(（Industry Foundation Classes,IFC）数据架构,根据试验场景构建了BIM场景,并提取了建筑机器人后续试验用的全局点云地图;分析了激光雷达点云下采样的原理,并根据激光雷达实时帧数据进行试验验证了下采样效果;对点云地面分割算法进行了原理阐述以及效果验证。（2）确定机器人整体设计方案,对机器人软硬件系统进行设计,对比各种配准算法最终确定了正态分布转换算法（Normal Distributions Transform,NDT）作为本文的定位算法,并搭建了基于激光雷达的全局定位模块。（3）分析了惯性测量传感器的误差来源,根据误差建立误差模型以及运动方程,建立了纯惯性导航的定位方法;再根据误差状态卡尔曼滤波融合算法,构建了基于BIM的IMU/LIDAR松融合定位系统,将全局定位信息与纯惯性导航进行融合,避免单传感器定位方式不稳定导致机器人室内定位失败。（4）设计试验方案对点云处理部分点云下采样以及地面点云分割进行效果验证,设计试验对融合定位效果进行考察,并对试验数据进行分析处理。图[41]表[9]参[57]
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