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基于激光惯性融合的煤矿井下移动机器人SLAM 算法

杨林, 马宏伟, 王岩

杨林, 马宏伟, 王岩. 基于激光惯性融合的煤矿井下移动机器人SLAM 算法[J]. 煤炭学报, 2022, 47(9): 3523-3534.
引用本文: 杨林, 马宏伟, 王岩. 基于激光惯性融合的煤矿井下移动机器人SLAM 算法[J]. 煤炭学报, 2022, 47(9): 3523-3534.
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YANG Lin, MA Hongwei, WANG Yan. LiDAR-Inertial SLAM for mobile robot in underground coal mine[J]. Journal of China Coal Society, 2022, 47(9): 3523-3534.
Citation: YANG Lin, MA Hongwei, WANG Yan. LiDAR-Inertial SLAM for mobile robot in underground coal mine[J]. Journal of China Coal Society, 2022, 47(9): 3523-3534.
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基于激光惯性融合的煤矿井下移动机器人SLAM 算法

  • 西安科技大学 机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室

LiDAR-Inertial SLAM for mobile robot in underground coal mine

  • School of Mechanical Engineering， Xi ’ an University of Science and Technology; Shaanxi Key Laboratory for Intelligent Monitoring of Mine Mechanical and Electrical Equipment

摘要

    摘要
  • 摘要: 煤矿巷道、采掘工作面等作业区域具有典型的半结构化或非结构化环境特征，且 GPS 无法 在煤矿井下直接应用，亟需构建适用于煤矿井下移动机器人的自主定位系统方案，解决机器人精确 定位、状态估计等问题。 针对上述问题，提出了一种基于激光惯性的融合 SLAM 算法，实现了移动 机器人在煤矿井下实时输出稳健的 6DOF 状态估计和全局一致的同步定位与地图构建。 该算法由 前端迭代卡尔曼滤波和后端位姿图优化 2 部分组成。 该方法首先在前端，将传感器数据经过预处 理，构建了观测模型和预测模型，建立了迭代卡尔曼滤波器，结合机器人先验位姿经过预测和观测 的状态传播过程，使其状态更新后的后验位姿更加准确，如此循环迭代得到了基于紧耦合的激光惯 性里程计，增强了机器人在这种非结构环境下的鲁棒性。 其次在后端，部署了关键帧的选取策略， 以限制状态估计的数量，满足其在大尺度场景下实时性的要求。 同时，在优化框架中添加了地面约 束和回环检测，优化了相邻关键帧之间的相对位姿，以确保全局地图的一致性，从而进一步提高了 机器人 6DOF 状态估计的整体精度。 最后，分别在公开数据集和自采数据集上验证了该算法的性 能。 实验结果表明:针对煤矿井下这种特殊的非结构环境，与现有的激光 SLAM 算法相比，提出的 算法使机器人具有更高的精度、实时性和鲁棒性，有效降低了系统的累积误差，保证了所构建地图 的全局一致性。
    Abstract: The operation areas such as coal mine roadway and mining working face have some typical semi⁃structured or unstructured environment characteristics， and GPS cannot be directly applied in underground coal mines. Therefore， there is an urgent need to build an autonomous positioning system for coal mine mobile robot to solve the problems of its precise positioning and state estimation in underground coal mine. To solve these problems， a LiDAR⁃ Inertial SLAM algorithm is proposed to achieve a real⁃time output of robust six degrees of freedom (6DOF) state esti⁃ mation and globally consistent simultaneous localization and mapping (SLAM) for robot in underground coal mines. It consists of two parts: front end iterative Kalman filtering and back end pose graph optimization. Firstly， on the frontend， an iterative Kalman filter is established to construct a tightly coupled based LiDAR⁃Inertial Odometry (LIO). The state propagation process for the a priori position and attitude of a robot， which uses predictions and observations， increases the accuracy of the attitude and enhances the system robustness. Secondly， on the back end， the key frame selection strategy is deployed to meet the real⁃time requirements for large⁃scale scenes. Moreover， loop detection and ground constraints are added to the optimization framework， thereby further improving the overall accuracy of the 6DOF state estimation. Finally， the performance of the algorithm is verified using a public dataset and the dataset col⁃ lected. The experimental results show that for the special environment of underground coal mine， compared with the existing LiDAR⁃SLAM algorithm， the proposed algorithm makes the robot have higher accuracy， real⁃time performance and robustness， effectively reducing the cumulative error of the system and ensuring the global consistency of the con⁃ structed maps.
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    1. 廖雅曼，蒋林，刘焕钊，颜俊杰，王振宇. 基于IEKF的快速三维激光惯导耦合SLAM算法. 武汉科技大学学报. 2025(01): 49-58 . 百度学术
    2. 李丽. 基于激光SLAM的复杂场景智能机器人位置自标定研究. 激光杂志. 2025(01): 228-233 . 百度学术
    3. 马庆禄，汪军豪，张杰，邹政. 激光雷达与惯性测量单元同步融合下的园区三维建图. 光学精密工程. 2024(03): 422-434 . 百度学术
    4. 蒋美玲，唐力华，钟远生. 智能机器人在检验检测实验室的应用研究综述. 机电工程技术. 2024(02): 51-55 . 百度学术
    5. 呙力平，谢卫容，李智慧. 激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位. 激光杂志. 2024(04): 103-107 . 百度学术
    6. 徐中华，张鑫，付信凯，崔智翔，江松. SLAM技术在矿井智能化的研究现状与应用进展. 安徽工业大学学报(自然科学版). 2024(03): 294-304 . 百度学术
    7. 王力锋，刘抗英，姚源果，周万洋. 基于激光SLAM的物流分拣机器人自主导航研究. 激光杂志. 2024(05): 236-240 . 百度学术
    8. 马忠辉. 井下运输车辆电涡流缓速器结构优化. 工矿自动化. 2024(S1): 187-190+199 . 百度学术
    9. 刘峰，王宏伟，刘宇. 基于多传感融合的巷道三维空间映射. 煤炭学报. 2024(09): 4019-4026 . 本站查看
    10. 胡青松，李敬雯，张元生，李世银，孙彦景. 面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术. 工矿自动化. 2024(10): 21-28 . 百度学术
    11. 马亮，高亮，廉博翔，张琦，蔺小虎，姜之跃. 基于已知点约束的高精度煤矿巷道三维点云建模方法. 工矿自动化. 2024(11): 78-83+151 . 百度学术
    12. 马宏伟，苏浩，薛旭升，李超，郭逸风，王星，周文剑，崔闻达，喻祖坤，成佳帅. 煤矿井下移动机器人激光标靶定位方法研究. 煤炭科学技术. 2024(11): 60-73 . 百度学术
    13. 韩雷，云龙. 基于FDH包围盒算法的煤矿井下机器人避障最小安全距离控制. 中国煤炭. 2024(S1): 21-27 . 百度学术
    14. 张家鑫，田国富，常天根，张森. LIO-SAM框架下的智能车辆SLAM算法优化与实现. 汽车技术. 2024(12): 23-30 . 百度学术
    15. 景宁波，马宪民，郭卫，秦学斌. 改进动态半径的矿井激光雷达点云滤波算法. 西安科技大学学报. 2023(02): 406-413 . 百度学术
    16. 刘智博，杨景宏，刘思宇，冯立辉，闫磊. 一种消防救援人员室内作业定位系统的设计. 燕山大学学报. 2023(03): 221-228 . 百度学术
    17. 董志华，姚顽强，蔺小虎，郑俊良，马柏林，高康洲. 煤矿井下顾及特征点动态提取的激光SLAM算法研究. 煤矿安全. 2023(08): 241-246 . 百度学术
    18. 薛光辉，李瑞雪，张钲昊，刘爽，魏金波. 基于激光雷达的煤矿井底车场地图融合构建方法研究. 煤炭科学技术. 2023(08): 219-227 . 百度学术
    19. 高海跃，王凯，王保兵，王丹丹. 基于全局点云地图的煤矿井下无人机定位方法. 工矿自动化. 2023(08): 81-87+133 . 百度学术
    20. 杜博文，倪晓昌，孔维敬，王雅清. 多传感融合的激光雷达SLAM及应用进展. 天津职业技术师范大学学报. 2023(03): 1-5+85 . 百度学术
    21. 沈跃，肖鑫桦，刘慧，张璇. 果园机器人LiDAR/IMU紧耦合实时定位与建图方法. 农业机械学报. 2023(11): 20-28+48 . 百度学术
    22. 李猛钢，胡而已，朱华. 煤矿移动机器人LiDAR/IMU紧耦合SLAM方法. 工矿自动化. 2022(12): 68-78 . 百度学术

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  • 网络出版日期:  2023-04-09
  • 发布日期:  2022-09-29

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