隨著科學技術的不斷發(fā)展，機器人技術取得了長足的發(fā)展。各類機器人已經(jīng)廣泛應用于軍事、救援搜救以及家政服務等方面。對于任何一個機器人而言，擁有精確的導航定位系統(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，導致導航系統(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，有必要進一步研究SLAM以及慣性導航技術。由于激光SLAM、IMU以及輪式里程計在導航應用方面各有優(yōu)勢，有著較為良好的互補性，研究基于激光雷達的多傳感器融合SLAM技術有望提高導航系統(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雜環(huán)境中導航系統(tǒng)的魯棒性與穩(wěn)定性，西北工業(yè)大學張福斌教授團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/MEMS IMU/里程計緊組合導航算法，利用多傳感器聯(lián)合優(yōu)化提高了機器人的定位精度。無論在室內還是室外、開環(huán)還是閉環(huán)場景，該算法都可以提高導航系統(tǒng)在無GPS信號時的導航定位精度，具有很好的應用價值與使用前景。相關研究成果已發(fā)表于《儀器儀表學報》期刊。

　　在該項工作中，研究人員將激光導航算法與慣性導航算法相結合，針對輪式機器人在衛(wèi)星導航信號不可用環(huán)境中的應用，設計提出一種非線性優(yōu)化的激光雷達/MEMS IMU/里程計緊組合導航算法，通過MEMS IMU/里程計數(shù)據(jù)的預積分，對激光雷達的運動產(chǎn)生的畸變點云進行矯正，以提高兩幀點云之間的特征匹配效率。進而，通過多傳感器之間耦合來提高系統(tǒng)整體的導航定位水平。

　　激光雷達/MEMS IMU/里程計緊組合導航算法的基本框架

　　針對GPS信號不足的一些應用場景，研究人員基于ROS的輪式機器人，設計了室內實驗、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/MEMS IMU/里程計緊組合算法，運行期間記錄激光雷達點云數(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準軌跡來驗證激光雷達/MEMS IMU/里程計緊組合算法的有效性。

　　小車系統(tǒng)整體結構

　　室內實驗軌跡示意圖

　　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

　　實驗結果表明，無論是室內還是室外、開環(huán)還是閉環(huán)，該算法都可以提高導航系統(tǒng)在無GPS信號時的導航定位精度。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，具有很好的應用價值與使用前景。

　　室內閉環(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)有待進一步改進與完善。可以在一些幾何特征稀疏場景，如荒野、大型廣場等進一步驗證。此外，對于長時間導航過程中，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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