基于图优化的室内AGV激光SLAM算法研究

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随着仓储自动引导运输车(AutomaticGuidedVehicle,AGV)在工业领域逐步的智能化,自主导航逐渐成为工业机器人不可或缺的能力。而实时定位与建图(SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM)技术可以帮助AGV在缺少先验知识的前提下,独立完成对自身的定位以及对环境地图的建立,进而实现自主化导航。因此,对应用于AGV的SLAM技术研究具有重要的理论与现实意义。本文对激光SLAM进行研究,针对点云匹配效率不高、单一传感器定位不准的问题,结合实验室自主开发的AGV平台,设计并实现了一种基于图优化的AGV定位与建图算法。具体研究内容如下:(1)依据AGV设计要求,对AGV系统进行设计,使用Solidworks对车体进行仿真;建立AGV与传感器的系统模型,对栅格地图的更新原理及过程进行了推导。(2)对基于图优化思想的SLAM算法进行理论分析,在此基础上提出相关改进:在前端点云匹配部分,针对点云匹配存在噪声点、实时搜索效率不高的问题,提出了栅格分辨率与角度分辨率相结合的相关性匹配(CorrelationScanMatch,CSM)方法...
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