摘 要

随着机器人技术的发展，机器人的存在已对人类社会产生了巨大的影响。作为机器人智能化运动控制的前提，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与建图技术应运而生，它是移动机器人实现真正自主导航的关键，例如，将SLAM技术运用到扫地机器人上，使扫地机器人能够通过传感器实现障碍物的检测、智能地规划路径、顺利避障导航，实现无线智能控制，自动回充等功能，从而高效地完成清理工作。近年来，大量的学者对SLAM领域进行了研究，将其应用到各种机器人应用场景中，其中室内移动机器人SLAM问题是较为广泛的研究课题，众多学者在此研究领域开发了多种SLAM算法来实现室内移动机器人的定位与建图。

本文以室内移动机器人为研究对象，首先，介绍SLAM问题的研究背景和发展现状，并对SLAM问题进行概率学上的分析，简要地阐述机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）和Karto、Gmapping、Hector、Cartographer 4种激光SLAM算法。然后提出5种类型的仿真地图环境（室内无障碍环境、室内简单有障碍环境、室内复杂环境、无障碍长走廊环境、有障碍长走廊环境）。最后，在ROS系统的仿真平台下，从移动机器人移动速度低到高，对4种SLAM算法在5种类型的仿真地图环境中进行建图实验的实验数据进行分析，探究4种SLAM算法在不同类型仿真地图环境下的建图效果，以及机器人移动速度对建图效果的影响。

关键词：SLAM；移动机器人；地图构建；ROS

Abstract

With the development of robot technology, the existence of robot has a great impact on human society. As the premise of robot intelligent motion control, slam (simultaneous localization and Mapping), that is, simultaneous positioning and mapping technology came into being. It is the key to realize real autonomous navigation for mobile robots. For example, slam technology is applied to the sweeping robot to enable the sweeping robot to detect obstacles through sensors, intelligently plan paths, smoothly avoid obstacles and navigate, realize wireless intelligent control, automatic recharging and other functions, so as to achieve efficient completion The work of Chengqing. In recent years, a large number of scholars have studied the field of slam and applied it to a variety of robot application scenarios, among which the indoor mobile robot SLAM problem is a relatively extensive research topic. Many scholars have developed a variety of slam algorithms in this research field to realize the localization and mapping of indoor mobile robots.

In this paper, indoor mobile robot is taken as the research object. Firstly, the research background and development status of slam are introduced, and the SLAM problem is analyzed in probability. The robot operating system (ROS) and four laser slam algorithms of karto, gmapping, Hector and cartographer are briefly described. Then five types of simulation map environment (indoor barrier free environment, indoor simple barrier environment, indoor complex environment, barrier free long corridor environment, barrier long corridor environment) are proposed. Finally, in the simulation platform of ROS system, from the low speed to the high speed of mobile robot, this paper analyzes the experimental data of four slam algorithms in five types of simulation map environment, and explores the effect of four slam algorithms in different types of simulation map environment, as well as the impact of robot moving speed on the effect of drawing.

Keywords: SLAM; obile Robot; map construction; ROS

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 本文研究内容及章节安排 3

第2章 SLAM问题描述及算法介绍 5

2.1 SLAM问题描述 5

2.2 SLAM算法介绍 6

2.2.1 Gmapping算法介绍 7

2.2.2 Hector算法介绍 9

2.2.3 Cartographer和Karto算法介绍 10

2.3 本章小结 11

第3章 仿真环境及技术方案介绍 12

3.1 ROS系统及Gazebo仿真平台简介 12

3.2 仿真机器人模型 12

3.3 仿真环境介绍 13

3.4 技术方案 14

3.5 本章小结 17

第4章 Karto算法建立地图实验 18

4.1 室内无障碍环境实验结果分析 18

4.2 室内简单有障碍环境实验实验结果分析 19

4.3 无障碍长走廊环境实验结果分析 22

4.4 有障碍长走廊环境实验结果分析 24

4.5 室内复杂环境实验结果分析 26

4.6 本章小结 28

第5章 Gmapping算法建立地图实验 30

5.1 室内无障碍环境实验结果分析 30

5.2 室内简单有障碍环境实验实验结果分析 31

5.3 无障碍长走廊环境实验结果分析 34

5.4 有障碍长走廊环境实验结果分析 36

5.5 室内复杂环境实验结果分析 38

5.6 本章小结 41

第6章 Cartographer算法建立地图实验 42

6.1 室内无障碍环境实验结果分析 42

6.2 室内简单有障碍环境实验结果分析 43

6.3 无障碍长走廊环境实验结果分析 46

6.4 有障碍长走廊环境实验结果分析 48

6.5 室内复杂环境实验结果分析 50

6.6 本章小结 53

第7章 Hector算法建立地图实验 54

7.1 室内无障碍环境实验结果分析 54

7.2 室内简单有障碍环境实验结果分析 54

7.3 无障碍长走廊环境实验结果分析 57

7.4 有障碍长走廊环境实验结果分析 59

7.5 室内复杂环境实验结果分析 60

7.6 本章小结 63

第8章 算法对比总结 65

8.1 算法横向对比 65

8.2 地图的最优算法 66

第9章 总结与展望 70

参考文献 71

致谢 73

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

随着时代的发展和技术的进步，机器人的存在越来越成为人类社会不可或缺的一部分，极大地发展了人类的生产力和方便了人们的生活。例如在工业生产领域，搬运机器人、焊接机器人等在稳定企业生产效率的同时，减轻了一线工人的工作负担，为企业发展带来了更多优势^[1]，海底勘探机器人能够代替人类去海底完成勘探任务，灾难救援机器人能够去往人类所不能达到的位置完成救援任务等等。如图1.1所示，机器人在中国的市场规模连年快速增长。可以想象，在不远的未来，机器人在人类社会中一定占据及其重要的一角，不可或缺。机器人领域作为德国工业4.0计划和中国2025计划都密切关注的领域，理应得到更多的关注和研究。