结构化环境中移动机器人位姿估计研究

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1、武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要位姿估计是移动机器人领域研究热点，也是移动机器人实现自主定位的关键技术，位姿估计包括位置估计和角度估计。结构化环境中静态物体具有明显特征，诸如直线、角度等，因此结构化环境多指代为室内静态环境。2维激光测距仪获取的数据具有测量精度高，抗干扰能力强等特点，已经广泛应用于室内移动机器人位姿估计。本文主要围绕在结构化环境中基于激光测距仪的移动机器人位姿估计展开研究，主要工作如下：介绍了移动机器人位姿估计的研究背景，对目前国内外关于位姿估计的研究现状、研究方法等进行了归纳和总结，制定了本文的研究内容。阐述了SICK公司

2、的LMS200激光测距仪，分析了影响激光测距仪获取扫描数据的4个参数：数据传输率、分辨角度、安装定位高度、扫描范围。提出了将获取的极坐标数据按照以极轴为横轴，极径为纵轴的数据表示形式，并采用中值滤波、数据分割等方法对激光原始数据进行了预处理。介绍了位姿估计模型，分析了在笛卡尔坐标系下的位姿估计公式，得出了以极轴为横轴，极径为纵轴的数据表示形式的优势。阐述了极坐标扫描匹配(PSM)的核心算法，分别给出了位置估计与角度估计的计算公式，同时编写了程序代码。提出了一种在结构化环境中位姿估计方案，该方案将PSM位姿估计与卡尔曼滤波融合，在一定角度范围内

3、使用卡尔曼滤波更新PSM角度估计值，提高了位姿估计的鲁棒性。设计了三组实验，分别为在同一角度下的位姿估计，不同旋转角度下的位姿估计，融合卡尔曼滤波的PSM位姿估计。确定了位置估计中距离残差参数范围与角度估计中移动窗口的大小，验证了PSM位姿估计的有效性。同时通过融合卡尔曼滤波的PSM位姿估计实验，确定了观测噪声方差大小及适合卡尔曼滤波的角度估计初始值，验证了融合卡尔曼滤波的PSM位姿估计方案的可行性。关键词：移动机器人；位姿估计；扫描匹配；卡尔曼滤波第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractPoseestimationmadeofloc

4、ationestimationandangleestimationishotspotofmobilerobotcurreIltlyandthekeytechnologyachievingautonomousmobilerobotlocalization．硼他structuredenvironmenthaveobviouscharacteristicsofstaticobjects，suchaslinear,angle，ete．ThuSthestructuredenvironmentisusuallycalledindoorenvironmen

5、t．Thedatathatobtainedform2一Dlaserrangefinderishighaccuracyandstronganti-interference．The2一Dlaserrangefinderhasbeenwidelyusedinposeestimationofmobilerobot．TlliSP印el"willcentreontheposeestimationofmobilerobotbaseonthelaserrangefinderinstructuredenvironment，nemainworkisasfollo

6、ws：ThelaserrangefindermadefromtheSICKnamedLMS200iSdescribed，theparam栅influenceonscanningdataacquisitionisanalyzed，thatisdatarate，resolutionangle，locationinstallation，scanningrange．111edatarepresentationofthepolarcoordinatesinaccordancewimthepolaraxisasthehorizontalaxis，pola

7、rradiusastheverticalaxisisproposed，themedianfilterwindowsizeandthethreeprinciplesofdatasegmentationaregiven．：Poseestimationmodelisintroduced。theposeestimationformulainCartesiancoordinatesisanalyzed．PolarSCanmatching(PSM)ofthecorealgorithmisdescribed．，nIeformulasaboutlocatio

8、nestimationandangleestimationaregiven,meanwhiletheprogramcodeismade．Astructuredenv