移动机器人导航与定位
- #ROS2
- #SLAM
- #导航
- #定位
融合激光 SLAM 与视觉里程计的移动机器人导航系统,支持建图、定位与自主导航。
项目背景
项目面向室内复杂环境的自主移动需求,在光照变化、走廊重复结构等场景下提升定位与导航稳定性。
我的职责
- 将建图、定位、规划模块整合为统一 ROS2 导航链路
- 设计地图从在线构建到离线复用的流程
- 调整局部规划参数,优化避障与转弯平顺性
- 增加运行期健康检查与恢复策略
系统设计
感知与定位
- 以激光匹配保证地图一致性
- 以视觉里程计作为补充观测源
- 在状态估计层进行融合,增强鲁棒性
规划与控制
- 全局规划负责长距离路径生成
- 局部规划处理动态障碍与实时约束
- 对速度输出做平滑整形,提升靠站稳定性
运行可靠性
- 定位失效和路径阻塞时触发恢复行为
- 地图状态异常时自动重置规划器
- 提供日志回放链路,支持离线问题复盘
难点与优化
难点:重复走廊场景漂移上升
优化措施:
- 在建图流程中增加利于回环的关键路径点
- 根据置信度动态调整融合权重
- 重调激光匹配阈值,适配走廊几何特征
难点:窄通道附近出现振荡
优化措施:
- 重新设置局部代价地图与膨胀参数
- 在短时域规划中增加方向一致性惩罚
- 抑制转向时的速度尖峰
项目结果
- 长距离自主导航成功率显著提升
- 狭窄区域通过与靠站动作更稳定
- 在不同光照条件下保持较好复现性
下一步计划
- 引入语义感知约束,提升场景理解能力
- 支持多楼层地图切换与上下文保持
- 按场景类型自动切换参数配置