基于改进Gmapping的室内ROS智能车同步定位与建图系统设计

室内移动机器人是近年来研究的热点问题，同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统（ROS）智能车的同步定位与建图系统，以Gmapping为核心算法，首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的每帧数据进行运动畸变补偿，以运动畸变补偿后的激光雷达数据和里程计数据作为Gmapping算法输入；然后通过Gmapping算法粒子初始化，构建考虑观测量的提议分布并对粒子进行采样以估计智能车位姿，以重采样重要性系数对粒子进行重采样并设置重采样阀值，利用二值贝叶斯滤波器对每个粒子的地图状态更新；最后基于Gmapping算法输出智能车的位姿估计和地图数据。试验结果表明，所设计的同步定位与建图系统，在小尺寸环境下对智能车位姿估计和构建的地图较为准确，满足设计目标要求。