论文总字数：25311字

摘 要

随着室内交互式移动机器人应用的升温发展，以激光雷达为主体工具的建图及导航技术以其准确可靠、受环境制约小、实时性好等优点得到了越来越广泛的关注。激光雷达数据采集快速便捷，处理简单，相比视觉方案对于控制平台的运算能力要求较低。

本论文从室内移动机器人自主导航的应用需求出发，以Cartographer建图算法为基础，重点研究激光雷达移动机器人的避障导航与建图，路径规划与重定向，实现使用二维激光雷达的室内移动机器人的导航系统。文章包含机器人本体模型描述、Cartographer算法框架介绍、机器人硬件搭建、导航及优化、实验结果分析和未来展望等内容。前段主要介绍了实验中的软硬件基础，为现有算法在工业/工程应用的实现提供参考；后段重点研究机器人在建图和导航过程中出现的性能缺陷和问题场景，优化机器人的避障策略和运动决策。

文章针对室内多特征环境应用对机器人进行了测试，在计算能力有限的平台下得到的建图结果在长走廊等问题场景体现了较好的鲁棒性。针对结果中建图精度较低等问题，文章提出了该算法及相关改进部分的适用场景和局限性，并根据当前获得的结果在未来展望部分对其他主流建图算法的适用性提出了设想。

关键词：室内移动机器人，自主导航，同时定位与建图，激光雷达

Abstract

With the rising development of indoor interactive mobile robots, mapping and navigation using LiDAR become popular due to its accuracy and reliability, insensitivity of environment, and good real-time performance. LiDAR data acquisition is convenient, and the data is easy to calculate and process. Compared with the camera approach, LiDAR can cope with control platform with limited computing power.

In this paper, the research focuses on the obstacle avoidance navigation and mapping, path planning and rescheduling of the LiDAR mobile robot based on the Cartographer algorithm to realize a robot navigation system with 2D LiDAR. The article includes modeling of the robot, introduction of the Cartographer algorithm framework, robot hardware assembles, debug and test, navigation and optimization, analysis of experimental results and future work to do. The first section mainly introduces the hardware amp; software basis in the experiment and provides references for the implementation of existing algorithms in industrial/engineering applications; the latter part focuses on the performance defects and problem scenes of robots in the process of path planning amp; navigation and optimizes obstacle avoidance for robots and its motion strategy.

In the analysis of experimental results, the robot is tested in indoor feature-affluent environment. This SLAM approach performs well in complex environment like hallway with limited computing resources. To solve the issue about low resolution mapping result, suitable scenes and limitations of the algorithm and the relevant possible improvements are proposed. Based on the results obtained so far, an evaluation of other popular SLAM algorithms is proposed.

KEY WORDS: indoor mobile robot, self-navigation, SLAM, LiDAR

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 研究现状分析 2

1.2.1 视觉方案 2

1.2.2 激光方案 3

1.2.3 主流激光雷达SLAM算法及应用 3

1.3 本文研究内容及章节安排 4

第二章 机器人本体模型 6

2.1 机器人移动底盘模型 6

2.2 激光雷达模型 8

第三章 Cartographer算法框架 10

3.1 扫描匹配方式对比 10

3.1.1 扫描-扫描匹配（scan-to-scan matching） 10

3.1.2 扫描-地图匹配（scan-to-map matching） 10

3.1.3 局部误差修正方案 10

3.1.4 扫描-子图匹配（scan-to-submap matching） 11

3.2 局部二维地图构建 11

3.2.1 扫描数据帧 11

3.2.2 子图构建 11

3.2.3 Ceres扫描匹配 12

第四章 环境搭建和实验前准备 13

4.1 计算控制平台和运行环境 13

4.1.1 硬件参数 13

4.1.2 运行环境 13

4.2 机器人平台和传感器准备 13

4.2.1 硬件参数 13

4.2.2 机器人主体组装 13

4.2.3 激光雷达安置固定 15

4.3 通信连接 17

第五章 导航实现 18

5.1 全局路径规划 18

5.2 局部路径规划 19

5.3 导航框架 20

第六章 实验过程和结果分析 21

6.1 数据集 21

6.2 实验室实测 25

6.2.1 封闭室内 25

6.2.2 长走廊 28

第七章 总结与展望 29

7.1 视觉 激光融合方案 29

7.2 运算平台移植amp;运行环境简化 29

致 谢 30

参考文献 31

绪论

研究背景及意义

传统的机器人领域研究主要侧重于工业机器人的开发，通过优化机械结构、改善控制精度等手段达到提高工业生产作业效率、降低生产成本的目的。然而，这类机器人往往与特定作业区域固连，作业方式和作业半径受到极大限制；即使是通过多自由度的机械臂进行作业，其作业范围也受限于其本身结构。因此，传统工业机器人通常适用于高度专门化和规范化的流水线作业，通过多个具有特定功能的机器人配合工作实现复杂工艺流程的全自动执行。

相比于具有诸多限制因素的工业机器人，移动机器人以其灵活机动的特性在更多场景下得到应用。按工作环境分类，移动机器人可以大致分为空中机器人（固定翼无人飞行器/多旋翼无人飞行器/带有火箭推进方式的无人飞行器等）、地面/地下机器人（轮式机器人/履带式机器人等）、水上/水下机器人（船式机器人/潜式机器人等）。如今，这类机器人已经在军事侦察/渗透打击、警用排爆排障、复杂危险地形地段/深海探测搜救等行业应用领域大显身手，也有些机器人产品进入了空中影像、自主交通运输等民用和商用市场。随着国家大力推进智能产业和信息产业发展，移动机器人作为工商领域提高生产建设效率的核心手段和民生领域提高人民生活幸福指数的重要工具，将会拥有更加广阔的应用前景。

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