《基於多感測器的SLAM數據關在線上理及關鍵技術研究》是依託浙江師範大學，由周武擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於多感測器的SLAM數據關在線上理及關鍵技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：周武
- 依託單位：浙江師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
機器人同時定位與地圖創建（SLAM）的過程中，數據關聯的結果對SLAM的成敗有決定性作用。本項目針對制約機器人SLAM數據關聯研究的兩個瓶頸性的問題——濾波數據關聯及閉環檢測開展研究：①濾波數據關聯問題，提出對機器人位姿及環境地圖濾波更新中數據關聯步驟進行最佳化的方法及關鍵技術，基於里程計和雷射雷達設計可靠性高的數據關聯技術，採用視覺感測器信息對雷射掃描匹配結果進行仲裁和輔助，綜合基於特徵的數據關聯方法和掃描匹配方法的優點，設定具體的量化指標對SLAM濾波數據關聯技術進行最佳化；②閉環檢測問題，研究實現可靠閉環檢測的基本理論，為構造這種新型的閉環檢測提供方法及關鍵技術，結合多種感測器的優缺點，設計人工路標以及無線感測器網路等輔助信標將未知環境轉化為一定程度上的已知環境，在此基礎上融合輔助信標和高精度雷射雷達的信息，採用“初步閉環檢測——精確閉環檢測”漸進策略實現閉環地形的精確檢測。
結題摘要
本課題以機器人同時定位和地圖創建(SLAM)為背景，針對現有的SLAM數據關聯解法無法有效地應對未知環境的不確定性的特點，研究SLAM濾波數據關聯和閉環檢測兩個瓶頸問題的解決方法和關鍵技術，其中所涉及的主要研究內容包括：現有SLAM數據關聯方法的分析，SLAM實驗平台的構建，SLAM濾波數據關聯最佳化研究以及SLAM閉環檢測研究。對主流SLAM數據關聯方法進行了深入分析，比較了各種SLAM數據關聯算法的性能，並對SLAM數據關聯未來的研究方向提供了參考建議。構建了室內SLAM實驗平台和室外SLAM實驗平台，實驗平台的可靠性和經濟性好，採用完備的感測器系統確保SLAM過程的可靠性，融合多種感測器的觀測信息實現可靠的SLAM。在SLAM濾波數據關聯最佳化研究模組中，研究了基於特徵的濾波數據關聯過程的改進方法，一方面，設計了“截優策略”，限定可靠性高的、有限數量的匹配特徵用於濾波更新，另一方面，設計了“拒絕機制”，拒絕可疑的感測器觀測信息，實驗結果表明，提出的增強方法在提高濾波數據關聯過程的穩定性方面表現很好。對SLAM濾波數據關聯中的掃描匹配方法進行了研究，對SLAM中得到研究人員認可的GMapping算法進行了實際驗證，在本項目負責人自己的住房裡以及居住小區的室外環境中進行了測試。在SLAM閉環檢測模組中，為了提高定位精度、增大正確檢測閉環的機率，對粒子群的最佳化進行了研究，提出了一種基於動態分數微積分(DFC)和混合重採樣(HRS)的粒子群最佳化算法，其核心思想是使用DFC和HRS改進粒子群的性能，DFC可以有效地提高收斂速度，HRS由局部重採樣和全局重採樣組成，局部重採樣通過調整最壞粒子的位置提高收斂速度，全局重採樣作為改變粒子運動軌跡的外力，有助於粒子脫離局部最優，實驗表明，該算法提高了收斂速度和全局搜尋能力。從里程計信息精度低的實際缺陷出發，提出了硬體和軟體協同解決SLAM閉環檢測問題的構想。本項目的研究成果有助於提高SLAM數據關聯過程的魯棒性和可靠性，研究成果可以使用在機器人SLAM程式中，將來可以用在實際的機器人產品中，具有重要的理論意義和廣闊的套用前景。
