【摘 要】
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随着机器人技术与计算机科学的发展,关于智能移动机器人技术的研究已经成为当今的热点和趋势。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为智能移动机器人应用中的关键技术之一,能够实现对机器人的实时定位和周围环境地图的构建。目前仅基于激光雷达的SLAM方法在机器人运动较快时精度低,对室外复杂环境的适应性差,且庞大的点云数据给实现实时性带来很大挑战。为了解决
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随着机器人技术与计算机科学的发展,关于智能移动机器人技术的研究已经成为当今的热点和趋势。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为智能移动机器人应用中的关键技术之一,能够实现对机器人的实时定位和周围环境地图的构建。目前仅基于激光雷达的SLAM方法在机器人运动较快时精度低,对室外复杂环境的适应性差,且庞大的点云数据给实现实时性带来很大挑战。为了解决上述问题,将激光雷达与惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）两种传感器搭载在轮式机器人平台上,并提出一种基于混合传感器的轮式机器人室外SLAM方法,分别对点云分割、回环检测、多传感器数据融合等关键问题进行研究,最后通过实验验证所提方法的可行性。主要内容如下:（1）提出一种融合3D激光雷达与IMU信息的SLAM框架。利用高频率的IMU数据估计点云采集过程中的机器人运动,去除点云运动畸变,从而提高在机器人快速运动时的定位和建图精度。基于因子图优化原理将3D Li DAR SLAM模块得到的位姿信息与IMU预积分信息进行融合,估计IMU bias并输出最终的融合位姿,从而提高机器人在室外复杂环境中位姿估计的鲁棒性。（2）提出一种融合点云分割算法的激光里程计框架。为了解决部分不稳定或低质量特征点会降低激光里程计精度的问题,提出一种快速点云分割算法,去除原始点云中的外点并提取结构化的点。在点云配准阶段,通过从结构化的点中进一步提取多种类型的特征点参与匹配,实现对环境中高质量特征点的充分利用。此外,采用scan-to-submap的方式完成点云配准,进一步提高里程计精度。（3）为了减小长距离SLAM中的累积误差,提出一种基于特征矩阵的快速回环检测方法。引入降维思想,并借助于点云分割步骤所得到的结构化点云,从而降低回环检测的计算量。利用构建的特征矩阵对历史相似帧进行搜索,摆脱对里程计信息的依赖,提高回环识别准确度。（4）室外SLAM实验与结果分析。在KITTI数据集的多个序列上对所提方法进行实验验证,并基于所搭建的轮式机器人平台,在真实室外场景中进行SLAM实验。结果表明,所提出的搭载混合传感器的轮式机器人室外SLAM方法具有较好的实时性、精度和鲁棒性。
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