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AGV小车的SLAM导航原理

AGV小车的SLAM导航原理

SLAM导航原理

激光SLAM采用2D3D激光雷达(也叫单线或多线激光雷达),2D激光雷达一般用于室内机器人上(如扫地机器人),而3D激光雷达一般使用于无人驾驶领域。激光雷达的出现和普及使得测量更快更准,信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点,被称为点云。通常,激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,也就完成了对机器人自身的定位。

 

    激光雷达测距比较准确,误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,点云的处理也比较容易。同时,点云信息本身包含直接的几何关系,使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟,落地产品更丰富。

 

SLAMSimultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。

    SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法,让机器人高效绘制室内地图,智能分析和规划作业环境,从而成功让自己步入了智能导航的阵列。

 

SLAM系统框架如图所示,一般分为五个模块,包括传感器数据、视觉里程计、后端、建图及回环检测。


传感器数据:主要用于采集实际环境中的各类型原始数据。包括激光扫描数据、视频图像数据、点云数据等。

视觉里程计:主要用于不同时刻间移动目标相对位置的估算。包括特征匹配、直接配准等算法的应用。

后端:主要用于优化视觉里程计带来的累计误差。包括滤波器、图优化等算法应用。

建图:用于三维地图构建。

回环检测:主要用于空间累积误差消除


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关键词: AGV小车,激光导航AGV,激光叉车式AGV

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