攀爬机器人在三维桁架中移动和执行任务,必须具备对环境的感知能力,才能满足它在桁架环境中攀爬、路径规划、导航和定位的使用要求。对具有特殊运动方式的攀爬机器人而言,实际场景中的杆件常常作为抓夹物体使用而不是作为障碍物避开,使其对所构建地图的使用精度要求远远高于其他传统的机器人,因此构建满足攀爬机器人精度要求的环境地图是感知能力的基础;高效、精确和完整地表达地图是机器人顺利执行任务的前提,结构化后的桁架环境作为攀爬路径规划的输入,与路径规划的效率和精度密切相关;大型复杂的三维桁架环境有着纵横交错的重复空间结构和纹理单一等特点,突破这些场景限制的定位是机器人执行规划路径的重要保证。目前攀爬机器人在三维桁架中的环境感知还缺乏完善的研究方法和理论,本文根据三维桁架的环境特点,深入研究环境地图构建、桁架环境结构化和机器人的定位技术。本文的主要研究内容包括:(1)结合三维桁架环境空间结构的纹理特点,研究基于深度视觉可用于实时构建环境地图的方案:采用图像匹配方法和迭代最近点技术构建全局稠密点云地图;根据桁架环境的大型场景特征,采用基于词袋模型的实时回环检测方法和存储管理模型优化全局地图以修正其漂移误差,并通过后续的桁架环境结构化实验验证该方案的有效性;(2)以三维桁架环境的组成要素杆件为对象,深入研究三维桁架环境中的多杆件结构化方法:利用杆件间的连通性对环境点云初始结构化,并以此为基础提出包围盒滑动补全算法,解决在实际场景中构建环境地图时因杆件自身和杆件连接件造成的遮挡问题,提高结构化算法识别杆件的位姿精度。经实验验证,结构化后的桁架位姿精度可满足攀爬机器人做路径规划和移动攀爬的桁架环境使用要求。(3)针对场景特点,提出点云数据和矢量地图的配准方法:研究单帧杆件点云结构化算法,关联全局地图中的同名杆件直线对;研究直线约束下同名杆件直线对的配准方法,结合非线性优化方法对匹配后的直线进行由粗到精的配准,从而估计机器人在桁架环境全局地图中的定位,并通过定位实验评价了算法的有效性和精度。