【摘 要】
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进入21世纪以来,无人机得到了广泛的应用。当穿越恶劣且GPS信号受阻的未知环境时,事先可以派出具有自主定位、构建地图功能的无人机进行探查,获得所达区域地图。本文利用无人机载的激光雷达,综合SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法和改进的PRM-A*(Probabilistic Road Maps-A*)算法,使无人机在GPS无效,区域地图未知的情况
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进入21世纪以来,无人机得到了广泛的应用。当穿越恶劣且GPS信号受阻的未知环境时,事先可以派出具有自主定位、构建地图功能的无人机进行探查,获得所达区域地图。本文利用无人机载的激光雷达,综合SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法和改进的PRM-A*(Probabilistic Road Maps-A*)算法,使无人机在GPS无效,区域地图未知的情况下,实现对该区域的地图构建和路径规划,并为后续任务完成提供可靠信息。针对无人机在GPS无效,区域地图未知的情况下,利用无人机所载激光雷达的测量信息,结合滤波方法提出一种基于IEKF-SLAM(Improved EKF-SLAM)地图构建的方法。首先基于无人机的运动状态和扩展卡尔曼滤波方法对无人机的位置进行预测;其次采用激光雷达传感器的量测数据获取区域中障碍物的位置,结合引入的马氏距离进行数据关联,对无人机的位置和障碍物的位置进行更新;考虑EKF-SLAM(Extended Kalman Flter)算法存在数据关联效率低、精度不足的问题,提出基于改进单一兼容最邻近数据关联的IEKF-SLAM地图构建算法,并对该算法的有效性进行仿真验证。为保证后续飞行器的安全飞行,在获取未知区域地图后,需对飞行器到达目标的区域进行路径规划,以避免碰撞。针对A*(A Star)算法的诸多不足,结合边界、防碰撞以及计算效率等问题,结合PRM(Probabilistic Road Maps)算法提出改进的PRM-A*算法,并将其与A*算法进行对比仿真分析。
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