基于激光傳感器的移動機器人地圖創建研究

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(西安工程大學 電子信息學院，西安 710048)

引 言

激光測距儀相對于其他傳感器在環境感知上具有較高的數據采樣頻率、采樣精度、采樣角度分辨率等[1]。近幾年來，對于激光測距儀環境感知的研究進展迅速。Cristiano Premebida 將環境用直線段、圓和橢圓的集合來表示，并介紹了在激光數據中提取上述特征的方法，并通過實驗比較各算法的異同[2]。

Xavier J提出了一種基于內接角的特征提取算法，提取出環境中的直線段、圓弧和人腿的輪廓等特征[3]。Zhang S利用擴展卡爾曼濾波算法對環境進行實時直線段和圓弧特征提取，提高了特征提取的效率[4]。L Iocchi利用Hough變換的方法進行特征提取，但是該方法效率比較低，尤其是在提取圓特征時，參數空間維數升到三維，特征提取的效率將會更低[5]。Weiss G和THOMAS R通過建立激光數據點集的特征直方圖提取環境中的不變特征，這種特征提取方法不同于上述幾種方法，是將特征抽象為環境中的不變因素的結果[6-7]。K LINGEMAN利用一維線性濾波器對激光數據點集進行濾波，然后選取極值點作為特征點[8]。

本論文主要是研究地圖中的局部地圖創建[9]，在未知環境中，如何通過傳感器提取出環境和障礙物信息，是創建地圖的關鍵。在未知環境下地圖的表示方法有柵格[10]、幾何[11]、拓撲[12]。參考文獻[13]提出對激光測距儀用加權最小二乘擬合方法提取二維水平環境特征、對單目視覺使用非局部最大抑制算法提取垂直物體邊緣的方法進行信息融合。

1 環境地圖表示

環境模型的建立通常是通過建立環境地圖來實現。……