【摘 要】
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随着城市化进程不断推进,大型仓储、管廊、地库等建筑设施已成为现代城市基本组成部分。目前建筑领域基于人工测绘及扫描仪等技术存在构建环境地图效率低等问题,无法满足数据采集的时效性需求。针对以上问题,本文基于机器人SLAM理论设计了一种自主移动测绘的机器人及三维建图系统。通过卡尔曼滤波方法融合超宽带及里程计传感器数据实现机器人室内精确定位,基于因子图模型构建激光雷达、超宽带里程计后端联合优化建图,实现室
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随着城市化进程不断推进,大型仓储、管廊、地库等建筑设施已成为现代城市基本组成部分。目前建筑领域基于人工测绘及扫描仪等技术存在构建环境地图效率低等问题,无法满足数据采集的时效性需求。针对以上问题,本文基于机器人SLAM理论设计了一种自主移动测绘的机器人及三维建图系统。通过卡尔曼滤波方法融合超宽带及里程计传感器数据实现机器人室内精确定位,基于因子图模型构建激光雷达、超宽带里程计后端联合优化建图,实现室内高精度三维场景地图构建。本文主要研究内容及取得的成果如下:（1）针对室内建筑测绘作业的实际需求,首先确定机器人测绘建图系统的功能;其次基于机器人同步定位及建图技术理论基础,分别设计了测绘机器人硬件方案及软件方案;最后搭建了一套面向室内建筑的自主测绘机器人及三维建图系统,为机器人定位及建图算法研究提供实验平台。（2）为解决在室内环境中测绘机器人缺乏可靠定位信息的问题,首先研究基于超宽带定位的室内高精度定位方法,并进行室内静态定位实验;其次对测绘机器人采用的里程计定位进行标定,机器人里程计定位精度相较于标定前提升55.6%;最后采取了基于超宽带融合里程计定位的方法,以里程计定位数据作为系统输入,超宽带定位信息为观测数据,分别利用扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波方法进行数据融合,实现超宽带里程计融合定位;通过对比实验验证:采用的无迹卡尔曼滤波融合定位方法可有效提高机器人定位精度,实现测绘机器人长时间测绘作业的精确定位。（3）针对室内建筑高精度三维环境地图构建问题,对采用基于固态激光雷达的LOAM算法进行改进,设计了基于超宽带里程计因子,激光雷达里程计因子、回环约束因子的因子图后端优化建图模块,可实现三维场景实时定位及低漂移建图功能。（4）为验证本文算法的实用性及可行性,以测绘机器人为实验平台分别在室内走廊、实验室场景进行机器人定位及建图测试。实验结果表明本文提出的优化建图算法定位精度在两种场景中均值在20 cm以内,可实现构建低漂移三维场景地图。通过对测绘机器人及定位建图方法研究,为自主测绘机器人室内复杂结构环境中的自主定位及高精度地图构建提供了可行的解决方案。
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