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自动清扫车视觉SLAM与路径规划
| 论文题名： | 自动清扫车视觉SLAM与路径规划 |
| 关键词： | 自动清扫车;视觉同时定位与建图;路径规划;双目相机 |
| 摘要： | 将自动驾驶技术应用于清扫车不仅能有效解决环卫作业人员劳动强度大、人力成本高等问题，还能够更好地提高清扫工作质量和工作效率。视觉同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）和路径规划作为自动清扫车的关键技术，视觉SLAM可以让自动清扫车了解周围的环境信息，实现车辆的准确定位；路径规划可以让自动清扫车根据清扫任务，安全高效完成清扫作业。本文针对自动清扫车的视觉SLAM和路径规划进行研究。 （1）为了解决自动清扫车在点特征缺乏的低纹理场景下定位误差较大的问题，提出了一种基于信息熵点线特征的IPL-SLAM算法，通过最大信息熵对视觉特征进行二次优化，筛选出更具有任务驱动信息的特征。同时创建一个新的并行线程来提取线特征，通过合并潜在的同源线段，然后引入几何约束，实现了线特征的有效匹配，并构建了新的点线特征误差模型优化位姿。在数据集上进行了实验，提出的IPL-SLAM算法在定位准确性、鲁棒性方面有显著的提升。 （2）针对自动清扫车的作业特点，结合三次B样条曲线，设计出自动清扫车的全局贴边路径规划算法；结合双目相机的深度信息，设计了基于SSD网络的障碍物检测方法；针对渐进最优快速扩展随机树（RRT*）算法搜索效率低、收敛速度慢的问题，采用目标偏置扩展、椭圆采样策略来改进RRT*算法，并作为自动清扫车的局部路径规划算法。仿真结果表明，提出的规划算法更加有效。 （3）通过实车实验，对改进后的视觉SLAM算法和路径规划算法进行测试，实验证明系统精度有较大的提升，在时间效率方面，可以满足系统的实时性要求；实现了自动清扫车全局清扫路径追踪和局部路径规划，证明本文提出的改进算法在实际场景中具有可行性。 |
| 作者： | 王磊磊 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 赵津 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 贵州大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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