摘 要：目前主流的机器人操作平台ROS（Robot Operating System）建图媒介是Kinect 双目摄像头，采用CMOS 红外传感器感知黑白光谱的方式来构建目标地图。计算量大，建图轮廓不清晰，地图构建与实际地图偏移量较大，重定位精度差。本文提出基于ROS 平台的激光雷达Slam-GMapping 的重定位技术，包括RBPF 粒子滤波算法、激光雷达Slam-GMapping 建图和机器人的重定位。实验结果表明：激光雷达Slam-GMapping 相比于Kinect，能够更好地构建目标地图，建图效果更加优越，建图精度更高；该重定位技术的定位方位更加精确，定位误差更小。
关键词：ROS；激光雷达；RBPF；Slam-GMapping；重定位
中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）12-0159-03
Research on Relocation Method of Lidar Slam-GMapping Based on ROS Platform
HU Xiaoqiang，LIU Hanzhong，JIA Liangguan，ZHANG Meng，WU Zhengzhen
（School of Automation，Nanjing Institute of Technology，Nanjing 211167，China）
Abstract：Aiming at the current mainstream robot operating platform ROS（Robot Operating System） mapping medium is Kinectbinocular camera，which uses CMOS infrared sensor to sense black and white spectrum to build the target map. The calculation is large，the outline of the map is unclear，the offset between the map construction and the actual map is large，and the relocation accuracy is poor.In this paper，the relocation technology of laser radar Slam-GMapping based on ROS platform is proposed，including RBPF particle filteralgorithm，Slam-GMapping mapping of laser radar and robot relocation. The experimental results show that Slam-GMapping of lidar canbetter construct target map than Kinect，with better mapping effect and higher mapping accuracy. The repositioning technology has moreaccurate positioning orientation and smaller positioning error.
Keywords：ROS；lidar；RBPF；Slam-GMapping；relocation
基金项目：本文系江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目：AGV 小车运动控制系统（项目编号：201811276027Y）资助。
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作者简介：胡晓强（1997-），男，汉族，江苏徐州人，本科，研究方向：机器人、自动化。