索旭东
基于Cartographer建图、Fast_LIO2-ICP定位及A*-TEB路径规划的导航方案
关注作者
腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
索旭东
社区首页
>
专栏
>
基于Cartographer建图、Fast_LIO2-ICP定位及A*-TEB路径规划的导航方案
基于Cartographer建图、Fast_LIO2-ICP定位及A*-TEB路径规划的导航方案
索旭东
关注
发布于 2025-10-31 18:35:39
发布于 2025-10-31 18:35:39
1.3K
1
举报
文章被收录于专栏:
具身小站
具身小站
REF:基于 ROS2 平台的室内移动机器人导航系统设计与研究
1. 基础模型
SLAM 问题模型
a9c48057668aa20c9782abc11d4e182e.png
机器人Link 与 Joint关系模型
0692875c3aab2fe253e2cdde1e40461a.png
ROS2 框架结构
561022fdae46c25604f62ba9c678ce85.png
ROS2 通信机制架构
ff80708f1f60d0ab37463075f9139071.png
导航系统整体框架
e6fbb816265fee5ee384bf291c49c418.png
机器人运动框架
a356c74be700f073f9fd02f55f7a6496.png
常用距离模型
f8cd6c9fcf72954dcb57f73877eb87cc.png
Navigation2 导航框架
149e3f0dc9cde23a46909a1fce047d95.png
2. Cartographer SLAM实现建图
传统Cartographer算法:
在建图时引入了子图(Submap),将雷达扫描获得的位姿数据(Scan)与现有子图使用非线性优化进行对齐(扫描匹配(Scan Matching)),最佳估计位姿加入到现有子图成为下一帧的子图,所有子图组合在一起成为了一个完整的地图。
4ce15204c6ba9d17efd20f72f377a18f.png
传统Cartographer遇到的问题:
快速原地旋转使 Cartographer 算法建图难以相互匹配,因为激光雷达发射和接收激光束存在时间间隔,激光束是以扇形发射的,而机器人在这个过程中发生运动,激光雷达发射位置和接收位位置不同,解算出的激光束回波时间存在一定误差,导致物体位置解算存在误差,若机器人移动速度越快,则地图漂移和畸变越严重。
26fbeab881f937da887636201603b827.png
EKF融合IMU优化Cartographer:
通过虚拟串口获取型号为 GY95T的 IMU的加速度和速度信息,利用扩展卡尔曼滤波将 IMU 数据与车轮里程计数据融合,对里程计数据进行修正,生成新的机器人实际观测里程计数据,并以/odom 发布
eceb1cd5c38c194e96fa176ba85e4631.png
3. 融合Fast_LIO2和ICP实现3D定位
Fast_LIO2算法构建三维点云地图:
建立在高效紧耦合迭代卡尔曼滤波器的基础上,一种快速、稳健且通用的激光惯性里程计框架,可以容许原始点直接注册到点云地图上,即使机器人在混乱的环境中剧烈运动,也能够更加准确可靠的匹配地图
地面分割提取算法(Linefit ground segmentation, LGS):
基于线性拟合的方法实现地面点与非地面点的分离,由水平面或者近似水平面组成的,通过对每个点拟合直线进行判断,将与地面足够接近的点标记为地面点,而非地面点则被视为噪声或障碍物。
迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法定位:
通过迭代计算找到两个点云数据之间的最小欧式距离,目的是配准两帧激光点云信息,解算出上一时刻和当前时刻机器人的未知关系,其中误差函数为最小二乘法
f186f06a09777ec0f9f0c2d0c34b9f9e.png
4. 融合A*和TEB实现路径规划
使用切比雪夫距离优化A*启发函数:
aa9d15eb4e6a9c6de6aebba159907de9.png
TEB 算法:
规划路径时,生成一系列带有时间信息的离散位姿,通对跟随全局路径、最小化轨迹运行时间、路径最优化、远离障碍物、机器人速度与加速度等多种动态约束进行加权多目标优化,以获取最佳路径。
6aa6b225fe4c5d1d626f8ca0cde2ddb8.png
跟随路径:跟随全局路径使TEB 规划路径更倾向于全局路径
避障约束:使规划路径与障碍物之间保持一定的安全距离
5ad186a47f5f9121e61d579e1335bc35.png
速度和加速度约束:
f844534d816bcb62af69441f9c5a197a.png
最快路径约束:机器人在路径上的每个位姿之间按照一定的时间间隔均匀分布,路径最短的情况通常是为了实现最短时间路径
f9b2adfc8f42e461f02cad5167f44bfc.png
运动学约束:局部路径由多个类似弧线一样的小段组成的流畅轨迹
68618d42be2ec00d9e9c57284010c58d.png
本文参与
腾讯云自媒体同步曝光计划
,分享自微信公众号。
原始发表:2025-10-24,如有侵权请联系
cloudcommunity@tencent.com
删除
机器人
地图
模型
数据
算法
目录
1. 基础模型
2. Cartographer SLAM实现建图
3. 融合Fast_LIO2和ICP实现3D定位
4. 融合A*和TEB实现路径规划
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档