一种基于SLAM算法的移动机器人

一种基于SLAM算法的移动机器人

刘力玮马振兴张志辉谢淋东张国续（河南科技大学机电工程学院，河南洛阳471003）建立ORB-SLAM2系统，筛选关键帧摘要：以SLAM算法为核心，使用激光雷达与Kinect相机作为传感器收集地图信息，再通过A*设计出一种基于SLAM算法的移动机器人，具备在未知环通过上位机建立地图模型，（A-Star)算法进行最优路径规划，境中自主导航的功能。关键词：ORB-SLAM2系统；激光雷达；定位导航；轨迹规划中图分类号院TP242.6文献标识码院A文章编号院2096-4390渊2020冤27-0089-021概述SLAM(simultaneouslocalizationand

mapping)算法是一种实现定位并进行地图构建的系统，ORB-SLAM2算法是SLAM发展过程中较为完善的一种算法，它囊括了机器人ORB特征、多线程共同实现追踪Tracking、地图构建LocalMapping和关键帧设计一种以KeyFrameshe的提取。基于此，能够实现SLAM算法为核心的移动机器人，实时构建地图并进行路径规划，根据算法采用合理路线进行移动工作，及时反馈收集信息的功能。该移动机器人通过激光雷达与Kinect相机作为传感器收集地图信息，使用筛选关键ORB-SLAM2系统进行地图构建，帧，探查障碍物及周边环境，再将地图网格化，筛选目标路径上的障碍点，结合Dijkstra算法进行最优路径规划。机器人在移动过程中，激光雷达时刻发出360°全覆盖激光对地图进行实时分析，配合Kinect相机将探索画面展现至操作终端显示屏中，实时电控、反馈信息。该移动机器人结合机械、实用性高的机传感器于一体，是操作简单，电一体化产物。2机器人控制结构分析移动机器人是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性的复杂系统，利用视觉传感器得到图像作为反馈信息，构建而成的全闭环伺服反馈系统。ROS机器人系统(Robot路径规划等研OperatingSystem)可以提供环境感知、运动控制、可以加强机器人代码的复究领域经典并且前沿的算法代码库，用率的模块化。该移动机器人基于ROS系统并通过激光雷达和Kinect相机采集环境信息，在STM32单片机中进行数据处理，筛选目标方借助ORB-SLAM2系统构建地图，生成地图关键帧，向位置路线上的障碍物，再在系统中使用优化算法进行路径路径，避开障碍物，驱动电机使机器人按规划路径移动。由于激光雷达360°时刻发射激光进行环境采集，机器人在整个工作过操程中，时刻将采集的地图信息反馈至操作系统的显示界面，作人员可通过操作系统对机器人下达指令。机器人控制结构框图1机器人系统控制结构图架如图1所示。3ORB-SLAM2系统结构分析地图构建需要激光雷达、Kinect相机和ORB-SLAM2系统共同完成。激光本身具有非常精确的测距能力，测距精度在厘米级别，探测精度高，在探测过程中激光朝360°全方向发散，结将之传递至STM32之后，合激光发射情况，构建当前位置信息，将进行地图构建。Kinect相机则通过发射红外光进行光谱分析，探查画面数字化传递回控制界面，经过相应的图像处理系统后即可标记出地得到的画面清晰度高，结合激光雷达的测定距离，图中一些重要地形的位置，和一些障碍物的具体分布情况。地图构建则依靠ORB-SLAM2系统，该系统是一个完整的SLAM路线规划，被广泛应用系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测、于移动机器人领域。激光雷达、Kinect相机和ORB-SLAM2相互配合，能得到一份清晰的探索地图，系统结构如图2所示。（SRTP）项目资助:河南科技大学2019年度大学生研究训练计划项目编号：201910464002。-90-科学技术创新2020.27

），（ORB-SLAM2系统进行真实场景的实际应用时，需要在根据栅格分辨率r和窗口区域大小结合激光反则采样范围为：ROS系统中浏览相机发布的彩色图像和深度图像，生成局部点云射情况确定距离，进行关键帧和地图点的提取，并生地图，最终经过闭环检测和全局优化生成全局点云地图，成优化路径，驱动电机，使机器人进行避障或直行运动。

图2ORB-SLAM2系统结构图4机器人路径规划通过ORB-SLAM2算法得到地图关键帧之后，为方便路径标规划，采取栅格解耦法，将机器人工作空间划分为若干点块，在记存在障碍物的域块，在行进方向上将这些域块筛选出来，在这个过程中即地图中以目标方向最远的域块作为目标域块，可标记出当前地图重要域块位置。确定障碍物所在域格后，可将其转变为数学建模中的图论优化问题，找到机器人避开这些点位抵达目标点的最优路径，也就是最短路问题。在这个过程所以在通过障碍物区域时中，因为机器人本身具有一定大小，要适当增大转角与转弯距离，确保机器人不会与障碍物发生碰撞。Dijkstra算法常被用来解决最短路问题对每个障碍点做上标生成带权邻接矩阵，再从矩阵记，计算相邻两点之间最短距离，中筛选两点之间的最短路径，即可找到从起点至目标点的最优所以需路径。因该算法的到的是通过各点抵达目标点的路线，避要在路线上做些改动，在抵达各障碍点时进行一定的转向，开该障碍物。栅格化采样是在机器人当前位置周围的矩在对地图信息形区域进行采样，为了保证位置计算的精确度，判断进行采集时要确保相邻两栅格间的角度差在一定范围内，的依据是地图采样最远光点dmax在相邻栅格间的偏移量不超过栅格分辨率r，由几何关系则可以确定出相邻粒子间的偏角为：5结论设计一种基于ORB-SLAM2系统结合激光雷达与相机实现智能避障的探索机器人。依靠SLAM系统构建地图筛选地图关键帧，通过栅格解法定位处在目标路线上的障碍点，再利用完成探索工作。Dijkstra算法找到最优路线，周期化机器人运动，整个过程具有自主能力，基本不需要人工操控，方便进行未知环境探索，且具有体积小，重量轻，易于携带特点，在接收相关指令后还可以抓取小物体进行携带，缺点是算法复杂性较高，对处理器有较高要求。此外机器人可以针对具体使用环境可以进也可实现多台智能机器行部分硬件结构的调整和材料的更换，具有较强应用人共同工作，相互配合，高效的探索未知区域的，价值。参考文献[1]韩建海.工业机器人(第四版)[M].武汉：华中科技大学出版社,2020.

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