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    基于激光慣性融合的煤礦井下移動(dòng)機(jī)器人SLAM算法

    2022-10-23 13:46:50馬宏偉
    煤炭學(xué)報(bào) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:回環(huán)關(guān)鍵幀位姿

    楊 林,馬宏偉,王 巖

    (1.西安科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,陜西 西安 710054; 2.陜西省礦山機(jī)電裝備智能監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710054)

    同步定位和建圖(SLAM)是實(shí)現(xiàn)煤礦井下機(jī)器人自主導(dǎo)航的基礎(chǔ),而機(jī)器人利用各種傳感器,在三維空間中進(jìn)行6DOF狀態(tài)估計(jì),是實(shí)現(xiàn)高性能同步定位和建圖(SLAM)的關(guān)鍵。雖然基于激光雷達(dá)的方法可實(shí)時(shí)獲得三維空間的精確場(chǎng)景測(cè)距信息,且對(duì)環(huán)境照明條件的不變性。但是,由于激光雷達(dá)測(cè)量存在運(yùn)動(dòng)失真、低頻更新和點(diǎn)云稀疏的問(wèn)題,這些特性決定了純激光雷達(dá)不利于機(jī)器人處理激進(jìn)的移動(dòng)或重復(fù)的結(jié)構(gòu),如煤礦巷道或狹窄走廊。值得注意的是,激光雷達(dá)的缺陷可以通過(guò)融合IMU來(lái)彌補(bǔ)。與激光雷達(dá)不同,IMU不受結(jié)構(gòu)特征和環(huán)境的劇烈變化影響,并可以提供高頻率和短時(shí)間的高精度位姿估計(jì),但由于IMU傳感器的噪聲和偏置,以及誤差累積會(huì)隨著時(shí)間的積累而漂移。為了克服獨(dú)立傳感器的這些缺點(diǎn),可采用多傳感器融合的方法來(lái)提高狀態(tài)估計(jì)的可靠性。

    多傳感器融合的相關(guān)工作,根據(jù)不同的融合框架被分為:松耦合和緊耦合?;谒神詈系娜诤戏椒ㄍǔ7謩e處理各傳感器輸入的測(cè)量,并對(duì)其測(cè)量結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合,以推斷機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。LOAM和LeGO-LOAM是松耦合系統(tǒng),IMU測(cè)量通常用于減輕無(wú)特征環(huán)境中激光退化的問(wèn)題,只以IMU計(jì)算出的姿態(tài)作為激光雷達(dá)掃描配準(zhǔn)的初始估計(jì)值和運(yùn)動(dòng)失真校正的先驗(yàn),而不作為全局優(yōu)化的約束條件。為了提高自主機(jī)器人的定位精度,在LIO松耦合框架中融入輪速計(jì),利用輪速計(jì)測(cè)量的速度和距離建立了EKF的觀測(cè)方程。Cartographer是基于圖優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了激光雷達(dá)、IMU、里程計(jì)和GNSS的融合,靈活處理掃描匹配和IMU聯(lián)合約束以及其他觀測(cè)約束。一般來(lái)說(shuō),松耦合的方法計(jì)算效率高,實(shí)現(xiàn)也相對(duì)靈活。然而,由于忽略了IMU內(nèi)部狀態(tài)的修正,它們很容易受到噪聲的干擾。與松耦合方法不同,緊耦合的方法通常會(huì)將激光雷達(dá)的原始特征點(diǎn)與IMU數(shù)據(jù)相融合,表現(xiàn)出較高的魯棒性和準(zhǔn)確性,并可分為基于優(yōu)化和基于濾波的方法。對(duì)于基于優(yōu)化的方法,LIO-mapping引入了IMU預(yù)積分,最小化IMU和激光雷達(dá)測(cè)量的殘差,并且可以通過(guò)回環(huán)檢測(cè)來(lái)糾正長(zhǎng)時(shí)間的漂移,取得了較好的精度,而該算法的實(shí)時(shí)應(yīng)用則較耗時(shí)。作為目前最先進(jìn)的算法之一,LIO-SAM通過(guò)引入激光雷達(dá)關(guān)鍵幀的滑動(dòng)窗口來(lái)限制計(jì)算復(fù)雜度,利用因子圖進(jìn)行聯(lián)合IMU和激光雷達(dá)約束優(yōu)化,以獲得更高的精度。它是一種基于因子圖的融合框架,適用于多傳感器融合。而基于濾波的方法,經(jīng)常使用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)。LINS提出了一種以機(jī)器人為中心的激光雷達(dá)慣性估計(jì)器,通過(guò)使用誤差狀態(tài)迭代卡爾曼濾波器。該方法雖然具有較高的精度,計(jì)算效率高,但在長(zhǎng)期導(dǎo)航過(guò)程中也存在漂移問(wèn)題。為了減少線性化導(dǎo)致的估計(jì)誤差對(duì)系統(tǒng)帶來(lái)的影響,R-LINS,F(xiàn)AST-LIO和FAST-LIO2都采用了迭代卡爾曼濾波器。與R-LINS和FAST-LIO相比,F(xiàn)AST-LIO2提出了一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)ikd-Tree來(lái)保存地圖,它可以在不提取特征的情況下直接將原始點(diǎn)注冊(cè)到地圖上,使算法的工作速度更快、更準(zhǔn)確。

    盡管三維激光雷達(dá)性能優(yōu)越,但結(jié)合煤礦井下的特殊環(huán)境存在空間非結(jié)構(gòu)化、環(huán)境復(fù)雜、光照不均勻、空間狹窄等實(shí)際情況,此類(lèi)場(chǎng)景給激光SLAM帶來(lái)了新的挑戰(zhàn):① 激光雷達(dá)在環(huán)境中識(shí)別到的幾何特征,通常是用數(shù)學(xué)方法人工定義的特征(例如點(diǎn)、線、面),當(dāng)機(jī)器人在無(wú)幾何特征、環(huán)境相似、對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)的環(huán)境中運(yùn)行時(shí),基于激光雷達(dá)的方案很容易特征退化。② 激光雷達(dá)測(cè)量到的數(shù)據(jù)會(huì)在某一維度上呈現(xiàn)高度的相似,主要原因是煤礦巷道環(huán)境中的側(cè)壁,只能提供橫向定位參考,而不能提供縱向定位參考。在這種情況下,側(cè)壁的特征匹配很容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的姿態(tài)約束估計(jì)。③ 重復(fù)的激光特征會(huì)導(dǎo)致縱向上的誤導(dǎo)性約束和姿態(tài)漂移,以致點(diǎn)云配準(zhǔn)收斂至錯(cuò)誤結(jié)果,定位性能會(huì)快速劣化或完全失效。嚴(yán)重地影響了SLAM整體的性能,也限制了機(jī)器人在此類(lèi)特殊環(huán)境下自主導(dǎo)航的能力。

    綜上所述,機(jī)器人在煤礦井下如何保證SLAM系統(tǒng)的估計(jì)精度、實(shí)時(shí)性、累計(jì)誤差和魯棒性之間的權(quán)衡,仍然是LIO面臨的一大難題。因此,本文提出了一種以LiDAR和IMU兩種傳感器作為輸入信息源基于緊耦合的激光慣性融合SLAM算法,并圍繞其展開(kāi)研究工作具有重要意義。

    1 系統(tǒng)框架

    考慮到系統(tǒng)接收來(lái)自3D LiDAR、IMU傳感器的數(shù)據(jù)。目標(biāo)是機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)6DOF的狀態(tài)估計(jì),并建立全局一致的地圖。本文所提出的算法系統(tǒng)框架主要由前端迭代卡爾曼濾波和后端位姿圖優(yōu)化兩部分組成,如圖1所示。在前端將傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理,分別建立IMU預(yù)測(cè)模型和激光雷達(dá)觀測(cè)模型,構(gòu)建迭代卡爾曼濾波器,將機(jī)器人先驗(yàn)位姿經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè)和觀測(cè)的狀態(tài)傳播過(guò)程,使其狀態(tài)更新后的姿態(tài)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而循環(huán)迭代得到基于緊耦合的激光慣性里程計(jì)。在后端使用關(guān)鍵幀判斷當(dāng)前位姿是否被加入到全局優(yōu)化,使用回環(huán)檢測(cè)判斷當(dāng)前位置是否被重新訪問(wèn),這可以表述成一個(gè)最大后驗(yàn)(MAP)的問(wèn)題。此外,再優(yōu)化框架中添加了回環(huán)檢測(cè)和地面約束,優(yōu)化相鄰關(guān)鍵幀之間的相對(duì)位姿,減少累積漂移,保持全局一致,提高定位精度。最后,在全局優(yōu)化后輸出運(yùn)動(dòng)軌跡、全局地圖、狀態(tài)估計(jì)等信息。

    圖1 系統(tǒng)框架

    2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    2.1 IMU預(yù)積分

    根據(jù)IMU預(yù)積分算法。為了避免再傳播,而將世界坐標(biāo)系從中分離開(kāi),只計(jì)算IMU系下通過(guò)連續(xù)兩幀+1的位置、速度和姿態(tài),可以表示為

    (1)

    (2)

    2.2 運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償

    由于激光雷達(dá)傳感器內(nèi)部的旋轉(zhuǎn)機(jī)制,導(dǎo)致激光雷達(dá)測(cè)量不同步,因此容易產(chǎn)生當(dāng)前幀點(diǎn)云失真的情況??紤]了激光雷達(dá)的自身以恒定的角速度和線速度進(jìn)行勻速運(yùn)動(dòng)。所以,獲取了每個(gè)點(diǎn)的時(shí)間戳信息,并使用線性插值操作,得到每個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的姿態(tài)變換矩陣,通過(guò)使用IMU測(cè)量來(lái)進(jìn)行當(dāng)前幀點(diǎn)云的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。

    (3)

    (4)

    2.3 特征提取

    本文的特征提取和匹配方法與LOAM中引入的方法相似:首先使用平滑度評(píng)價(jià)變量來(lái)選擇邊緣點(diǎn)和平面點(diǎn),然后選擇其他關(guān)鍵幀中相應(yīng)的邊緣線點(diǎn)和平面點(diǎn),并用于構(gòu)造激光雷達(dá)觀測(cè)模型的殘差。當(dāng)一幀新的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后,接下來(lái)進(jìn)行特征提取。首先通過(guò)計(jì)算局部平滑度,可以提取邊緣和平面特征。此外,點(diǎn)的反射率也被用作一個(gè)額外的行列式。如果一個(gè)點(diǎn)的反射率與相鄰的閾值不同,則也將其視為另一個(gè)邊點(diǎn)。根據(jù)點(diǎn)的曲率來(lái)計(jì)算平面光滑度作為提取當(dāng)前幀特征信息的指標(biāo)。則定義評(píng)估局部曲面的平滑度為

    (5)

    可以將特征點(diǎn)劃分為兩大類(lèi):平面點(diǎn)和邊緣點(diǎn)。然后,根據(jù)值對(duì)掃描中的點(diǎn)進(jìn)行排序,選擇最大點(diǎn)作為邊緣點(diǎn),即在三維空間中處于尖銳邊緣上的點(diǎn),其和周?chē)c(diǎn)的大小差距較大,曲率較高,平滑度較高。選擇最小值點(diǎn)作為平面點(diǎn),即在三維空間中處于平滑平面上的點(diǎn),其和周?chē)c(diǎn)的大小差距不大,曲率較低,平滑度較低。提取的邊緣線和平面在第幀激光雷達(dá)掃描的特征分別表示為:。則組成一個(gè)在第幀所有提取的特征的集合,可以表示為={,}。

    2.4 提取地面約束

    根據(jù)文獻(xiàn)[9]可知,當(dāng)?shù)孛鏅C(jī)器人在不同的空間區(qū)域工作時(shí),添加地面約束可以為關(guān)鍵幀節(jié)點(diǎn)軸位移提供額外的約束條件,同時(shí)通過(guò)使用更多的約束信息來(lái)提高姿態(tài)估計(jì)的精度來(lái)減少累積誤差。建立地面約束的關(guān)鍵是準(zhǔn)確地提取道路平面,如何花最短的時(shí)間來(lái)完成平面分割是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,并選擇一種迭代次數(shù)少、抗噪聲能力強(qiáng)的魯棒估計(jì)方法——隨機(jī)樣本共識(shí)(RANSAC)。根據(jù)RANSAC的基本原理,從點(diǎn)云的每一幀中任意選擇3個(gè)點(diǎn),得到一個(gè)平面。常用的平面方程為:++=,其中一個(gè)++=1,>0,(,,)是平面法向量,為激光雷達(dá)傳感器到平面的距離。這4個(gè)參數(shù)可以確定一個(gè)平面。

    由于機(jī)器人所經(jīng)過(guò)的地面不平整,不能以固定平面為節(jié)點(diǎn)構(gòu)造姿態(tài)圖進(jìn)行約束。為了保證所構(gòu)建的約束與實(shí)際情況相一致,提出了基于子圖的地面提取方法。根據(jù)構(gòu)建的局部點(diǎn)云圖,提取真實(shí)的平面參數(shù)為:=[,,,]。為了提高地面提取的效率,取當(dāng)前位置作為原點(diǎn),并在激光雷達(dá)測(cè)量距離半徑范圍內(nèi)的子圖搜索點(diǎn)云。根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的三維激光雷達(dá)姿態(tài),利用式(6)和(7)將地面參數(shù)轉(zhuǎn)換到激光雷達(dá)坐標(biāo)系:

    (6)

    (7)

    式中,為提取巷道平面參數(shù);[,]為激光雷達(dá)在時(shí)刻的位姿;為激光雷達(dá)在時(shí)刻的旋轉(zhuǎn);為激光雷達(dá)在時(shí)刻的平移;,分別為平面方程++=,軸、軸、軸坐標(biāo);′為在時(shí)刻的平移后,激光雷達(dá)傳感器到平面的距離。

    可以得到,姿態(tài)節(jié)點(diǎn)與地平面節(jié)點(diǎn)之間的誤差,計(jì)算可表示為式(8)。

    (8)

    (9)

    3 前端:緊耦合激光慣性里程計(jì)

    3.1 狀態(tài)定義

    (10)

    式中,?為四元數(shù)乘積;exp(·)為歐拉角轉(zhuǎn)四元數(shù)。

    3.2 運(yùn)動(dòng)方程的定義

    將線性化連續(xù)時(shí)間下的運(yùn)動(dòng)方程定義為

    (11)

    (12)

    (13)

    +1=(+Δ)

    (14)

    (15)

    式中,的協(xié)方差矩陣;為的協(xié)方差矩陣,通過(guò)傳感器校準(zhǔn)離線獲得。

    3.3 觀測(cè)方程的定義

    觀測(cè)模型主要由激光雷達(dá)對(duì)點(diǎn)云所提取特征的匹配獲得,可以定義為

    (16)

    式中,(·)的測(cè)量噪聲;為測(cè)量噪聲的協(xié)方差矩陣;(·)為一個(gè)由點(diǎn)到邊對(duì)或點(diǎn)到平面對(duì)計(jì)算出的堆疊殘差向量。

    (17)

    (18)

    3.4 狀態(tài)更新

    本文采用的是迭代卡爾曼濾波(IEKF),狀態(tài)更新可以抽象為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。考慮誤差狀態(tài)是由先驗(yàn)狀態(tài)的偏差和觀測(cè)模型的殘差兩部分組成,因此可以將誤差狀態(tài)更新問(wèn)題變成一個(gè)求解先驗(yàn)狀態(tài)偏差最小和觀測(cè)模型相對(duì)姿態(tài)解算偏差最小的聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題??梢员硎緸?/p>

    (19)

    式中,‖·‖為范數(shù)。

    因此,迭代更新的卡爾曼增益方程可以表示為式(20)和后驗(yàn)狀態(tài)的均值可以表示為式(21)。

    (20)

    (21)

    (22)

    3.5 狀態(tài)合成

    (23)

    4 后端:位姿圖優(yōu)化

    4.1 初始化

    4.2 關(guān)鍵幀選取

    為了保持有限數(shù)量的姿態(tài)進(jìn)行估計(jì),在后端部署了關(guān)鍵幀的選取策略。關(guān)鍵幀的選取可以極大地提高計(jì)算效率,特別是它可以確保算法能夠在較大的環(huán)境地圖上實(shí)時(shí)運(yùn)行。選擇關(guān)鍵幀時(shí),必須減少匹配錯(cuò)誤和冗余關(guān)鍵幀,以達(dá)到節(jié)省計(jì)算量的目的,同時(shí)稀疏的關(guān)鍵幀會(huì)增加幀間觀測(cè)的不確定性,導(dǎo)致地圖質(zhì)量下降。基于實(shí)時(shí)點(diǎn)云的關(guān)鍵幀選取標(biāo)準(zhǔn),通常第一幀點(diǎn)云被用作關(guān)鍵幀,其余的則根據(jù)連續(xù)幀之間的相對(duì)位姿變化來(lái)判斷,設(shè)第-1關(guān)鍵幀的姿態(tài)為-1和第關(guān)鍵幀的姿態(tài)為,可使用式(24)獲得連續(xù)關(guān)鍵幀的相對(duì)位姿變化:

    (24)

    其中,Δ為連續(xù)2個(gè)關(guān)鍵幀之間變化的旋轉(zhuǎn);Δ為連續(xù)2關(guān)鍵幀之間變化的平移;Δ為連續(xù)2關(guān)鍵幀之間變換的時(shí)間。

    (25)

    (26)

    Δ=--1

    (27)

    當(dāng)以上3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)中的任何一個(gè)超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí),當(dāng)前第幀點(diǎn)云選取為關(guān)鍵幀。2個(gè)關(guān)鍵幀之間的其他激光雷達(dá)幀則被丟棄。以這種方式添加關(guān)鍵幀不僅可以實(shí)現(xiàn)地圖密度和內(nèi)存消耗之間的平衡,而且在空間中均勻分布,這適用于實(shí)時(shí)非線性?xún)?yōu)化。

    4.3 地圖構(gòu)建

    (28)

    4.4 回環(huán)檢測(cè)

    為了減小傳感器的累積誤差,添加了回環(huán)檢測(cè),當(dāng)機(jī)器人在運(yùn)行過(guò)程中檢測(cè)到歷史關(guān)鍵幀,將結(jié)合歷史關(guān)鍵幀中的所有相關(guān)位姿進(jìn)行全局優(yōu)化。在執(zhí)行循環(huán)檢測(cè)時(shí),首先將當(dāng)前的實(shí)時(shí)關(guān)鍵幀與歷史關(guān)鍵幀之間進(jìn)行比較,然后選擇候選回環(huán)幀。滿足以下條件:① 當(dāng)前關(guān)鍵幀的索引大于歷史關(guān)鍵幀的索引;② 當(dāng)前關(guān)鍵幀與歷史關(guān)鍵幀的軌跡距離之差大于設(shè)定的閾值;③ 當(dāng)前關(guān)鍵幀與歷史關(guān)鍵幀之間的相對(duì)平移距離小于設(shè)定的閾值。最后,通過(guò)比較候選回環(huán)幀和當(dāng)前已注冊(cè)的關(guān)鍵幀之間,選擇最高得分的候選回環(huán)幀。將關(guān)鍵幀和候選回環(huán)幀作為節(jié)點(diǎn)添加到SLAM圖優(yōu)化中,邊緣約束為點(diǎn)云配準(zhǔn)得到的相對(duì)姿態(tài)。

    算法1 回環(huán)檢測(cè)算法Input:Pm and Tm from the current frame point cloudOutput:TICP1:if(Tm,Pm).isKeyframe() then2: if DT≠? or DP≠? then3: T'm← KDtree.RadiusSearch(Tm,DT,r);4: M ← registerPointCloud(DT,DP);5: if T'm≠0 then6: TICP← ComputeICP(Pm,M,Tm);7: end if8: end if9: T'm← 010:DT=DT∪Tm11:DP=DP∪Pm12:end if

    只有獲得當(dāng)前幀的點(diǎn)云在世界坐標(biāo)中的當(dāng)前姿態(tài),可以將和反饋給全局優(yōu)化進(jìn)行狀態(tài)校正。狀態(tài)校正可以表示為(29)進(jìn)行修改,通過(guò)求解以下代價(jià)函數(shù):

    (29)

    4.5 全局優(yōu)化

    為了有效地解決大規(guī)模同步定位和建圖問(wèn)題,人們通常采用集束調(diào)整(BA)的方法,即利用傳感器姿態(tài)和空間點(diǎn)進(jìn)行的圖優(yōu)化。但是,隨著機(jī)器人運(yùn)行的軌跡將持續(xù)增長(zhǎng),BA方法會(huì)使系統(tǒng)隨地圖規(guī)模的持續(xù)增加而計(jì)算效率降低。針對(duì)這一問(wèn)題,所采用的位姿圖優(yōu)化只將其作為位姿估計(jì)的約束條件,不再對(duì)特征點(diǎn)的位姿估計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。并基于位姿圖優(yōu)化理論,計(jì)算出關(guān)鍵幀姿態(tài)、地面約束和回環(huán)檢測(cè)約束,構(gòu)建出基于多約束因子的位姿圖優(yōu)化代價(jià)函數(shù)。

    姿態(tài)圖優(yōu)化問(wèn)題可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化方法有效地解決,如高斯-牛頓或黎文堡馬夸特(LM)算法。它已經(jīng)集成到優(yōu)化庫(kù)的通用圖優(yōu)化(G2O)。目標(biāo)是估計(jì)機(jī)器人6DOF的狀態(tài)估計(jì),并同時(shí)建立一個(gè)全局一致的地圖。假設(shè)這些測(cè)量誤差符合零均值高斯分布時(shí),求解最大后驗(yàn)(MAP)問(wèn)題等價(jià)于最小化負(fù)對(duì)數(shù)似然,負(fù)對(duì)數(shù)似然可以寫(xiě)成馬氏距離平方的形式:

    (30)

    5 實(shí)驗(yàn)和討論

    對(duì)本文所提出的激光慣性融合SLAM算法性能進(jìn)行了一系列的定量和定性分析實(shí)驗(yàn),并與其他最先進(jìn)的激光SLAM方法進(jìn)行比較。并且,所有的方法都是在相同的條件下進(jìn)行測(cè)試的。使用的硬件平臺(tái)是帶有傳感器和機(jī)載計(jì)算機(jī)的輪式移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái),如圖2所示。此處實(shí)驗(yàn)使用的傳感器包含Velodyne VLP-16激光雷達(dá)和hipnuc-CH110的IMU,該激光雷達(dá)的采樣頻率為10 Hz,而IMU的采樣頻率為200 Hz。機(jī)載計(jì)算機(jī)是一臺(tái)英特爾酷睿i7,具有2.7 GHz主頻,八核和16 G內(nèi)存。所有的算法都在C++中實(shí)現(xiàn),并使用ROS的medoic版本在Ubuntu18.04系統(tǒng)中執(zhí)行。

    圖2 輪式移動(dòng)機(jī)器人

    由于煤礦井下無(wú)法獲取真值作比較,為了驗(yàn)證本文所提出方法的性能(精度、絕對(duì)誤差和魯棒性),同時(shí)保證實(shí)驗(yàn)的合理性。首先使用了M2DGR公共數(shù)據(jù)集的hall_05序列進(jìn)行定量分析。注意,所有的算法都在沒(méi)有回環(huán)的情況下進(jìn)行了測(cè)試。為了驗(yàn)證所提出方法的精度和絕對(duì)誤差,分別進(jìn)行了不同算法與真值之間軌跡誤差(平移和旋轉(zhuǎn))的對(duì)比和絕對(duì)位姿誤差(平移和旋轉(zhuǎn))的對(duì)比。為了測(cè)試4種不同算法所得到軌跡的全局一致性,進(jìn)行了在SE(3)下同時(shí)考慮旋轉(zhuǎn)和平移的絕對(duì)位姿誤差分析及箱型圖。其次,為了驗(yàn)證所提出的方法在不同煤礦井下環(huán)境,是否具有良好的魯棒性。用筆者的試驗(yàn)平臺(tái)記錄了3組自采數(shù)據(jù)集進(jìn)行定性分析,并將該方法與a_loam,lego_loam和lio_sam算法做比較,通過(guò)不同算法之間的橫向?qū)Ρ群筒煌瑘?chǎng)景之間的縱向?qū)Ρ?,?yàn)證了所提出算法具有良好的魯棒性。此外,還設(shè)計(jì)了消融實(shí)驗(yàn)分別驗(yàn)證了添加地面約束和回環(huán)約束對(duì)整個(gè)優(yōu)化結(jié)果的影響。最后,針對(duì)主要模塊進(jìn)行了運(yùn)行時(shí)間分析,驗(yàn)證了其可以滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的需求。

    5.1 定量分析

    為了評(píng)估所提出方法的精度和誤差狀態(tài),選擇使用M2DGR公共數(shù)據(jù)集的hall_05序列進(jìn)行不同算法之間的測(cè)試??梢钥闯?,aloam所產(chǎn)生的軌跡與真值之間差別較大,lego_loam和lio_sam所產(chǎn)生的軌跡與真值之間除部分區(qū)域有細(xì)微差別外,其他部分基本相同,提出的算法所產(chǎn)生的軌跡最接近真值。為了探究不同算法之間的差別,本文采用EVO工具對(duì)其進(jìn)行定量分析,不同算法所得到運(yùn)動(dòng)軌跡和真值之間的對(duì)比如圖3所示,平移誤差如圖4所示,旋轉(zhuǎn)誤差如圖5所示。

    圖3 不同算法所得到運(yùn)動(dòng)軌跡和真值之間的對(duì)比

    圖4 不同算法所產(chǎn)生軌跡平移誤差與真值之間的比較

    圖5 不同算法所產(chǎn)生軌跡旋轉(zhuǎn)誤差與真值之間的比較

    為了測(cè)試4種不同算法所得到軌跡的全局一致性,分別統(tǒng)計(jì)了M2DGR公共數(shù)據(jù)集的hall_05序列運(yùn)行4種不同算法,不同軌跡和真值之間的絕對(duì)位姿誤差統(tǒng)計(jì),見(jiàn)表3。以下所得到數(shù)據(jù)中最好的結(jié)果以粗體顯示。在SE(3)下分析了同時(shí)考慮旋轉(zhuǎn)和平移誤差的絕對(duì)位姿誤差如圖6所示,其對(duì)應(yīng)的箱型圖如圖7所示。

    圖6 同時(shí)考慮平移和旋轉(zhuǎn)的絕對(duì)位姿誤差

    圖7 絕對(duì)位姿誤差箱型

    表3 4種不同算法與真值之間絕對(duì)位姿誤差統(tǒng)計(jì)

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,在M2DGR公共數(shù)據(jù)集hall_05序列上進(jìn)行不同算法之間的測(cè)試,所提出的算法相對(duì)于其他3種算法而言,具有更小的絕對(duì)位姿誤差。因此,所提出算法狀態(tài)估計(jì)的精度更優(yōu)。

    5.2 定性分析

    為了驗(yàn)證本文所提出算法在煤礦井下的實(shí)際表現(xiàn),分別進(jìn)行了3次相同配置不同環(huán)境下的測(cè)試,3個(gè)自采數(shù)據(jù)集包括煤礦巷道長(zhǎng)廊場(chǎng)景1、煤礦巷道水泵房和配電站場(chǎng)景2、煤礦巷道工作面場(chǎng)景3,并將本文所提出算法分別與aloam,lego_loam和lio_sam方法進(jìn)行了分析與比較,其在當(dāng)前實(shí)驗(yàn)環(huán)境所構(gòu)建的點(diǎn)云地圖,如圖8所示。

    根據(jù)圖8所示,4種不同的激光SLAM算法分別構(gòu)建煤礦井下3種不同場(chǎng)景的點(diǎn)云地圖,圖8(a)為典型的“長(zhǎng)廊”結(jié)構(gòu),圖8(b)包含豐富的場(chǎng)景變化存在回環(huán)結(jié)構(gòu),圖8(c)為典型的“口字型”回環(huán)結(jié)構(gòu)。由于3種測(cè)試場(chǎng)景皆為煤礦井下感知退化環(huán)境,其點(diǎn)云相對(duì)特征較少,因此給測(cè)試算法帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。對(duì)于4種不同的算法來(lái)說(shuō),aloam在3種場(chǎng)景下也有不錯(cuò)的表現(xiàn),但在圖8(a)場(chǎng)景下由于出現(xiàn)連續(xù)的相似旋轉(zhuǎn)和平移,導(dǎo)致點(diǎn)云產(chǎn)生了少量的誤匹配。lego_loam在圖8(a)和(b)兩種場(chǎng)景下,環(huán)境的大致輪廓可以構(gòu)建出完整點(diǎn)云地圖,但由于軸上出現(xiàn)了明顯的漂移,導(dǎo)致所生成點(diǎn)云地圖的結(jié)構(gòu)變形和不完整。在圖8(c)場(chǎng)景下,由于口字型場(chǎng)景中存在相似結(jié)構(gòu),導(dǎo)致原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取的特征受到了大量的相似點(diǎn)云干擾,而使整個(gè)SLAM系統(tǒng)失敗。lio_sam在圖8(a),(b)和(c)三種場(chǎng)景下,可以在短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建出周?chē)h(huán)境的幾何結(jié)構(gòu),但隨著激光里程計(jì)里程的增加,由于部分場(chǎng)景相似,導(dǎo)致建立了錯(cuò)誤的回環(huán)約束,或發(fā)生軸漂移,以致點(diǎn)云地圖構(gòu)建失敗。而本文所提出的方法在3種場(chǎng)景下,所構(gòu)建的點(diǎn)云地圖在完整性和幾何結(jié)構(gòu)真實(shí)性方面均有著優(yōu)秀的表現(xiàn)。由此可見(jiàn)本文,所提出的算法在煤礦井下環(huán)境,具有良好的魯棒性。

    圖8 當(dāng)前實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用4種SLAM方法構(gòu)建的的點(diǎn)云地圖

    總之,4種不同算法在相同環(huán)境下所構(gòu)建出不同效果的點(diǎn)云地圖,是由于自身的優(yōu)缺點(diǎn)所導(dǎo)致。a_loam的方案采用勻速運(yùn)動(dòng)模型假設(shè),利用IMU數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行點(diǎn)云的畸變校正,系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,但是沒(méi)有閉環(huán)檢測(cè)模塊,導(dǎo)致它在大規(guī)模測(cè)試中也存在漂移。Lego_loam的方法是loam的優(yōu)化版本,對(duì)激光雷達(dá)掃描的原始數(shù)據(jù)幀進(jìn)行了分割和聚類(lèi),將地面點(diǎn)云進(jìn)行了標(biāo)記,通過(guò)兩步LM優(yōu)化來(lái)提高狀態(tài)估計(jì)的精度。但是由于其過(guò)于依賴(lài)點(diǎn)面點(diǎn)云的提取,一旦地面點(diǎn)云提取失敗,會(huì)導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)誤差的增加。Lio_sam是lego-loam的擴(kuò)展版本,通過(guò)不斷加入各種因子,聯(lián)合來(lái)求解最小二乘的問(wèn)題。但是回環(huán)檢測(cè)對(duì)正確數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性要求較高,錯(cuò)誤的匹配會(huì)導(dǎo)致整個(gè)SLAM系統(tǒng)的失敗。本文所提出的方法,融合了上述算法的優(yōu)點(diǎn)。首先,前端分別采用了loam中的勻速模型假設(shè)和lego_loam中提取地面特征的思想,但是通過(guò)RANSAC的方法進(jìn)行點(diǎn)云地面的提取,改進(jìn)了LINS中的卡爾曼濾波模型,提出了一種迭代卡爾曼濾波模型,消除錯(cuò)誤匹配引起的誤差,以實(shí)現(xiàn)緊耦合的激光慣性里程計(jì)。其次,后端借鑒了lio_sam中因子圖優(yōu)化的思想,通過(guò)關(guān)鍵幀的選取策略,添加地面約束和回環(huán)檢測(cè)約束,構(gòu)建位姿圖優(yōu)化的代價(jià)函數(shù),通過(guò)求解最大后驗(yàn)的問(wèn)題,進(jìn)一步提高狀態(tài)估計(jì)的精度。

    5.3 消融實(shí)驗(yàn)

    為了進(jìn)一步分析本文所提出算法的定位和建圖效果。分別分析了該算法的2個(gè)后端優(yōu)化模塊的影響,地面約束和回環(huán)檢測(cè)。

    5.3.1 地面約束的影響

    通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,系統(tǒng)中后端優(yōu)化的地面約束對(duì)建圖結(jié)果有很大的影響。如圖9所示。圖9(a)沒(méi)有在后端優(yōu)化中添加地面約束,所構(gòu)造的點(diǎn)云地圖無(wú)法進(jìn)行校正,使其向一定的角度傾斜。圖9(b)在后端優(yōu)化中添加了地面約束,修正了定位和建圖過(guò)程中的軸漂移,最后構(gòu)建了一個(gè)全局一致的點(diǎn)云地圖。

    圖9 地面約束對(duì)定位和建圖的影響

    5.3.2 回環(huán)檢測(cè)的影響

    通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,系統(tǒng)中后端優(yōu)化的回環(huán)檢測(cè)對(duì)地圖的構(gòu)造有很大的影響,如圖10所示。圖10(a)在后端優(yōu)化中無(wú)回環(huán)約束,這導(dǎo)致了構(gòu)建的點(diǎn)云圖有較大的偏差,以致右上角部分區(qū)域出現(xiàn)部分地圖重影,且初始位置和最終位置發(fā)生漂移。圖10(b)在后端優(yōu)化中添加了回環(huán)約束。對(duì)全局地圖的累積誤差進(jìn)行了修正,最后構(gòu)造了一個(gè)全局一致的點(diǎn)云地圖。

    圖10 回環(huán)檢測(cè)對(duì)定位和建圖的影響

    5.4 運(yùn)行時(shí)間分析

    為了探索所提出算法的實(shí)時(shí)性能,分別在自采數(shù)據(jù)集和M2DGR公共數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),詳見(jiàn)表4。由表4可知,由于自采數(shù)據(jù)集來(lái)自VLP-16數(shù)據(jù),而M2DGR數(shù)據(jù)集來(lái)自HDL-32數(shù)據(jù)。因此,對(duì)于激光SLAM系統(tǒng)來(lái)說(shuō),在采樣頻率相同的情況下,處理M2DGR數(shù)據(jù)集各個(gè)模塊則需要更長(zhǎng)的時(shí)間。針對(duì)自采數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)于前端激光點(diǎn)云和IMU數(shù)據(jù)預(yù)處理,每幀的平均時(shí)間僅為10 ms左右,整個(gè)過(guò)程沒(méi)有較大的偏差。對(duì)于激光慣性里程計(jì),掃描匹配大約需要3 ms,最長(zhǎng)需要10 ms迭代匹配才能收斂。構(gòu)建局部地圖的構(gòu)建大約需要2 ms。由于回環(huán)檢測(cè)需要循環(huán)判斷,也需要在回環(huán)幀之間進(jìn)行基于ICP的配準(zhǔn),進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化,平均回環(huán)檢測(cè)時(shí)間約35 ms,全局優(yōu)化的平均時(shí)間約13 ms,可以快速滿足收斂條件。

    表4 各主要模塊平均運(yùn)行時(shí)間統(tǒng)計(jì)

    結(jié)合系統(tǒng)框架(圖1)可知,首先將200 Hz工作頻率的IMU預(yù)積分后和10 Hz工作頻率的LiDAR進(jìn)行緊耦合,通過(guò)緊耦合后同步輸出10 Hz的激光慣性里程計(jì)到后端優(yōu)化模塊,而構(gòu)建的LiDAR-IMU融合SLAM系統(tǒng)前端和后端為2個(gè)獨(dú)立的線程進(jìn)行工作,因此前后端各模塊的每一幀數(shù)據(jù)處理時(shí)間之和只要小于100 ms(10 Hz),即可滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。

    6 結(jié) 論

    (1)提出了一種針對(duì)煤礦井下環(huán)境的移動(dòng)機(jī)器人基于激光慣性融合的SLAM算法。通過(guò)前端構(gòu)建迭代卡爾曼濾波器和后端位姿圖優(yōu)化的方案,增強(qiáng)了SLAM系統(tǒng)針對(duì)此類(lèi)非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景的魯棒性。通過(guò)在優(yōu)化框架中添加了回環(huán)檢測(cè)和地面約束,優(yōu)化了相鄰關(guān)鍵幀之間的相對(duì)位姿,減小了傳感器的累計(jì)誤差,提高了系統(tǒng)的精度,確保了全局地圖一致性。

    (2)該算法在公共數(shù)據(jù)集和自采數(shù)據(jù)集上分別進(jìn)行了定量和定性的分析,并與現(xiàn)有的激光SLAM算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,該算法在此類(lèi)特殊環(huán)境中能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健的6DOF狀態(tài)估計(jì)和全局一致的同步定位與建圖,并且在全局優(yōu)化后輸出運(yùn)動(dòng)軌跡、全局地圖、狀態(tài)估計(jì)等信息。

    (3)該算法分別從地面約束和回環(huán)檢測(cè)2個(gè)方面進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn),分析了各自對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響,解釋了該算法的合理性。并分別在不同數(shù)據(jù)集上統(tǒng)計(jì)分析了系統(tǒng)前端和后端各主要模塊的運(yùn)行時(shí)間,證明了該算法可以滿足實(shí)時(shí)性的要求。

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