隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機器人技術(shù)取得了長足的發(fā)展。各類機器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍事、救援搜救以及家政服務(wù)等方面。對于任何一個機器人而言，擁有精確的導(dǎo)航定位系統(tǒng)是重中之重。精確感知自身位置的能力有助于機器人的路徑規(guī)劃以及避障等功能。
全球定位系統(tǒng)（GPS）作為一種機器人常用定位方式，受制于天氣、無線電、遮擋等環(huán)境因素，導(dǎo)致導(dǎo)航系統(tǒng)實時性與可靠性難以保證，環(huán)境的未知以及機器人運動的不確定性會對SLAM系統(tǒng)的魯棒性與穩(wěn)定性提出更高要求，為了解決這一問題，有必要進(jìn)一步研究SLAM以及慣性導(dǎo)航技術(shù)。由于激光SLAM、IMU以及輪式里程計在導(dǎo)航應(yīng)用方面各有優(yōu)勢，有著較為良好的互補性，研究基于激光雷達(dá)的多傳感器融合SLAM技術(shù)有望提高導(dǎo)航系統(tǒng)魯棒性與韌性。
據(jù)麥姆斯咨詢報道，為提高機器人在未知復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航系統(tǒng)的魯棒性與穩(wěn)定性，西北工業(yè)大學(xué)張福斌教授團(tuán)隊以及中國飛行試驗研究院的研究人員共同提出一種激光雷達(dá)/MEMS IMU/里程計緊組合導(dǎo)航算法，利用多傳感器聯(lián)合優(yōu)化提高了機器人的定位精度。無論在室內(nèi)還是室外、開環(huán)還是閉環(huán)場景，該算法都可以提高導(dǎo)航系統(tǒng)在無GPS信號時的導(dǎo)航定位精度，具有很好的應(yīng)用價值與使用前景。相關(guān)研究成果已發(fā)表于《儀器儀表學(xué)報》期刊。
在該項工作中，研究人員將激光導(dǎo)航算法與慣性導(dǎo)航算法相結(jié)合，針對輪式機器人在衛(wèi)星導(dǎo)航信號不可用環(huán)境中的應(yīng)用，設(shè)計提出一種非線性優(yōu)化的激光雷達(dá)/MEMS IMU/里程計緊組合導(dǎo)航算法，通過MEMS IMU/里程計數(shù)據(jù)的預(yù)積分，對激光雷達(dá)的運動產(chǎn)生的畸變點云進(jìn)行矯正，以提高兩幀點云之間的特征匹配效率。進(jìn)而，通過多傳感器之間耦合來提高系統(tǒng)整體的導(dǎo)航定位水平。
激光雷達(dá)/MEMS IMU/里程計緊組合導(dǎo)航算法的基本框架
針對GPS信號不足的一些應(yīng)用場景，研究人員基于ROS的輪式機器人，設(shè)計了室內(nèi)實驗、室外開環(huán)實驗以及室外閉環(huán)實驗。在不同場景下運行ALOAM算法、LEGO-LOAM框架算法以及該研究提出的激光雷達(dá)/MEMS IMU/里程計緊組合算法，運行期間記錄激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)、里程計數(shù)據(jù)、MEMS IMU數(shù)據(jù)以及差分GPS數(shù)據(jù)。并將上述數(shù)據(jù)分別用于各種SLAM算法，驗證各自定位精度，在室內(nèi)場景使用手動實驗軌跡作為真實軌跡；在室外場景使用差分GPS作為真值輸出小車行駛的標(biāo)準(zhǔn)軌跡來驗證激光雷達(dá)/MEMS IMU/里程計緊組合算法的有效性。
小車系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
室內(nèi)實驗軌跡示意圖
左：室外開環(huán)實驗軌跡示意圖；右：室外開環(huán)實驗激光三維點云地圖
左：室外閉環(huán)實驗軌跡示意圖；右：室外閉環(huán)實驗激光三維點云地圖
實驗結(jié)果表明，無論是室內(nèi)還是室外、開環(huán)還是閉環(huán)，該算法都可以提高導(dǎo)航系統(tǒng)在無GPS信號時的導(dǎo)航定位精度。該算法室外開環(huán)定位誤差均值比傳統(tǒng)算法ALOAM、LEGO-LOAM分別減小51.01%和24.75%，并且其在拐彎等運動劇烈時也能夠保持較高精度，具有很好的應(yīng)用價值與使用前景。
室內(nèi)閉環(huán)軌跡對比
左：室外開環(huán)軌跡對比；右：室外開環(huán)誤差對比
左：室外閉環(huán)軌跡對比；右：室外閉環(huán)誤差對比
研究人員稱，由于實驗條件和時間限制，該項研究后續(xù)有待進(jìn)一步改進(jìn)與完善?？梢栽谝恍缀翁卣飨∈鑸鼍埃缁囊?、大型廣場等進(jìn)一步驗證。此外，對于長時間導(dǎo)航過程中，該緊組合算法在垂直方向上仍然存在定位漂移，可以考慮在非線性優(yōu)化時加入高度計測量真值，減小算法在垂直方向上的累積誤差。
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