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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开一种基于激光SLAM的自主导航与环境建图方法及系统，该系统通过对激光雷达进行去畸变处理并与IMU联合标定，确保传感器数据的精准。通过高斯平滑处理权重异常粒子，并采用低方差重采样策略对Gmapping算法进行优化，进一步减少粒子的退化现象并提高粒子多样性。根据计算粒子的有效样本，动态调整粒子数量以提高算法的计算效率。此外，对RRT_Connect算法进行优化，通过增加动态目标生成和重连机制，并加快收敛速度，使其找到最优路径。通过引入剪枝和贝塞尔曲线的方法，使路径更简洁自然。最终将改进的RRT_Connect算法与TEB算法融合，实现精准的地图导航和避障。
主权项：1.一种基于激光SLAM的自主导航与环境建图的方法及系统，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：对激光雷达进行去畸变处理，并对IMU和激光雷达联合标定；S2：利用扩展卡尔曼滤波器，对机器人的IMU和里程计信息进行融合，发布融合的定位信息；S3：将扩展卡尔曼滤波器发布的定位信息与AMCL的定位信息融合发布，避免了单一定位方式的不准确，提高对环境的适应能力；S4：获取激光雷达中扫描周围环境信息的雷达数据，此雷达为安装在无人车上方的激光雷达，用于实时获取无人车周围的情况；S5：利用优化后的Gmapping算法进行环境建图，并保存建好的环境地图，用于后续的导航；S6：对全局路径规划算法RRT_Connect进行优化，用于导航中的全局路径规划和静态障碍物避障；S7：将设计的全局路径规划算法与TEB算法进行融合，并在建好的环境地图中，设置目标导航点，然后利用融合后的路径规划算法进行导航。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于激光SLAM的自主导航与环境建图方法及系统
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