基于3D激光雷达的变电站巡检机器人定位与建图方法研究

摘要

随着变电站无人值守的推广，变电站巡检机器人得到更加广泛的应用。变电站巡检机器人作为一种自主导航的移动机器人，其首先需要解决的是自主定位与建图问题。3D激光雷达作为一种高频率、高精度、强鲁棒性的三维环境感知传感器，已成为移动机器人定位与建图的研究热点。本文以广东电网“变电站智能巡检机器人”项目为依托，设计了一套基于3D激光雷达的定位与建图系统，在缺少GPS（Global Positioning System）的情况下，实现了机器人的精确定位和环境点云地图构建功能，主要完成了以下工作： 首先，研究了机器人的姿态表示方法和基于点云匹配的运动估计原理，实验对比了几种点云匹配算法的准确性和时效性，证明了基于PTL&P（Point to Line&Patch）的匹配算法的优越性。 然后，研究了基于滤波和优化两种方法的数学模型，提出了一种基于3D激光雷达的图优化同步定位与地图构建方法，通过回环检测进行全局图优化求解，修正点云匹配的累积误差，得到最优的机器人位姿估计和准确一致的地图，为基于地图的定位提供了相对准确的先验环境数据。 其次，提出了一种基于点云地图的多传感器组合定位方法，运用互补滤波算法融合里程计、惯导的预测结果和3D激光雷达的观测结果，解决了机器人在无GPS环境下的三维空间定位问题。 最后，以广东电网自主搭建的配有3D激光雷达、里程计、惯导等多传感器的移动机器人作为实验平台，在ROS（Robot Operating System）环境下对本文所提出的算法进行了多种环境下的实验验证，结果表明本文提出的定位与建图方法定位精度高，鲁棒性强，适用于变电站环境。

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摘 要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 变电站巡检机器人研究现状

1.2.2 移动机器人定位与建图技术研究现状

1.3 本文的研究内容及章节安排

2 机器人位姿表示和运动估计研究

2.1 机器人的姿态表示方法研究

2.1.1 方向余弦矩阵和欧拉角

2.1.2 四元数

2.2 基于点云匹配的运动估计

2.2.1 经典的ICP匹配算法

2.2.2 Generalized-ICP匹配算法

2.2.3 基于NDT的匹配算法

2.2.4 基于“点到线”和“点到面”的匹配算法

2.3 点云匹配运动估计实验

2.4 本章小结

3 基于3D激光雷达的图优化SLAM

3.1 SLAM算法的概要及分类

3.1.1 基于滤波的SLAM算法

3.1.2 基于图优化的SLAM算法

3.2 图优化SLAM的数学模型

3.3 三维点云的回环检测

3.4 图优化SLAM的求解方法

3.5 图优化SLAM实验

3.6 本章小结

4 基于点云地图的多传感器组合定位

4.1 多传感器组合定位方法

4.2 基于里程计和惯导位姿预测模型

4.2.1 机器人运动模型

4.2.2 机器人三维空间运动估计

4.3 基于点云地图的3D激光雷达观测模型

4.4 多传感器组合定位实验

4.5 本章小结

5 巡检机器人定位与建图系统设计

5.1 巡检机器人硬件设计

5.1.1 驱动控制器

5.1.2 驱动电机与转向电机

5.1.3 惯导单元

5.1.4 3D激光雷达传感器

5.2 巡检机器人定位与建图算法实现

5.2.1 3D激光雷达数据采集

5.2.2 里程计与惯导数据采集

5.2.3 SLAM和组合定位算法实现

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献