24、机器人建图与运动控制技术解析

机器人建图与运动控制技术解析

1. 多传感器融合SLAM建图

在机器人建图领域，多传感器融合的同步定位与地图构建（SLAM）技术至关重要。即使仅使用激光雷达（LiDAR），也能取得良好的建图效果，并且利用Cartographer算法可以成功检测地图中的闭环。

当融合激光雷达、惯性测量单元（IMU）和里程计等多传感器数据时，IMU和里程计数据通过无迹卡尔曼滤波（UKF）进行融合，为扫描匹配提供初始值。这使得移动机器人能够在不平整地面（包括小坡度的上下坡环境）正常运行。

不过，Cartographer算法在实验中消耗较多计算机资源，且内存资源随时间增加。由于该算法采用多线程并发进行闭环检测，相同数据集在不同计算机性能下会生成不同地图。因此，为获得更好的建图效果，该算法适合在高性能计算机上运行。

多传感器融合SLAM技术还涉及IMU校准、差分轮式移动机器人运动模型分析、基于卡尔曼滤波的多传感器融合方法以及ROS中基于滤波的Gmapping算法等内容。通过融合激光雷达、IMU和里程计数据进行的Cartographer建图实验，能让我们全面了解基于多传感器融合的图优化建图方法。

2. 传感器耦合方式

传感器耦合方式分为松耦合和紧耦合两种。
- 松耦合系统 ：为传感器组合提供了灵活性，对时间戳同步要求较低，通常计算成本也较低。以激光雷达 - 惯性里程计（LIO）为例，松耦合LIO方法通常分别处理激光雷达和IMU测量值，然后融合结果。常见流程是通过注册新扫描获得位姿测量值，再将其与IMU测量值融合。这种分离减少了计算负载，但忽略了系统其他状态（如速度）与新扫描位姿的相关性。在无特征环