近年來，移動機器人技術(shù)在世界范圍內(nèi)得到快速發(fā)展。人們致力于把移動機器人應(yīng)用于各種場景中，從室內(nèi)外搬運機器人，到服務(wù)型機器人，再到工業(yè)機器人等，移動機器人的運用都得到了巨大突破。

       在移動機器人研究中一個最關(guān)鍵的技術(shù)就是即時定位和建圖，也就是SLAM技術(shù)。SLAM它試圖解決這樣的問題：一個機器人在未知的環(huán)境中運動，如何通過對環(huán)境的觀測確定自身的運動軌跡，同時構(gòu)建出環(huán)境的地圖。

       基于此，中科深谷研發(fā)工程師開發(fā)了激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺，該平臺實現(xiàn)構(gòu)建出與環(huán)境特征一致的高精度地圖并在地圖上實時輸出機器人的位姿信息，主要由硬件算力平臺、軟件方案和激光雷達傳感器等組成。并基于激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺衍生出了SLAM技術(shù)方案——3D激光雷達（LiDAR）與慣性測量單元（IMU）的緊耦合融合，該技術(shù)方案能夠提高定位和姿態(tài)估計的精度、可靠性以及魯棒性，特別是在高速動態(tài)、復(fù)雜環(huán)境、遮擋多或 GPS 不可靠的情況下。這使得緊耦合系統(tǒng)在自動駕駛、無人機、自主機器人導(dǎo)航和高精度地圖構(gòu)建等場景中具有極大的優(yōu)勢。

PART 0１ 激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺 

室內(nèi)外大場景3D高精度建圖

       激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺支持快速的建圖方式，可實現(xiàn)全自動三維高精度導(dǎo)航地圖繪制與三維場景建模，建圖操作簡單、易行，無需過多先驗知識即可實現(xiàn)彩色三維點云構(gòu)建，具備地圖自主更新能力。擁有高精度和魯棒激光SLAM前端激光里程計和后端圖優(yōu)化功能，確保構(gòu)建出與實際環(huán)境高度一致的地圖。

激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺

構(gòu)建不同場景下的3d地圖性能

PART 0２ 激光SLAM和導(dǎo)航定位最新技術(shù) 

3D激光雷達（LiDAR）與慣性測量單元（IMU）的緊耦合融合技術(shù)

      激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺基于激光雷達SLAM系統(tǒng)目的在于構(gòu)建出符合環(huán)境特征的高精度地圖，基于激光雷達導(dǎo)航定位系統(tǒng)目的在于在已知環(huán)境地圖上實時輸出機器人在地圖上的位姿，兩者緊密相關(guān)，SLAM系統(tǒng)輸出的地圖精度決定了導(dǎo)航定位系統(tǒng)輸出位姿的精度。

3D激光雷達（LiDAR）與慣性測量單元（IMU）的緊耦合融合技術(shù)實現(xiàn)激光SLAM，緊耦合優(yōu)勢有以下幾點：

1. 更高的定位精度

·LiDAR 提供豐富的空間信息：LiDAR 能夠生成精確的 3D 點云數(shù)據(jù)，提供周圍環(huán)境的詳細信息和高分辨率的空間地圖。

·IMU 提供高頻率的姿態(tài)變化信息：IMU 可以在高頻率下輸出加速度和角速度數(shù)據(jù)，提供即時的姿態(tài)估計，尤其是在 LiDAR 掃描頻率較低或短時間失效的情況下，IMU 能補充這些空隙。

·緊耦合可以提升定位精度：通過緊耦合，LiDAR 和 IMU 數(shù)據(jù)可以在時間和空間上進行深度融合，使系統(tǒng)能夠獲得更精確的位置和姿態(tài)估計，特別是在復(fù)雜環(huán)境或高動態(tài)條件下（如移動速度較快時），這種融合能減少估計誤差。

2. 提高系統(tǒng)魯棒性和可靠性

·對遮擋和環(huán)境變化的魯棒性：LiDAR 在某些環(huán)境下可能會出現(xiàn)遮擋、反射或無法獲取足夠的點云數(shù)據(jù)（如在封閉空間、隧道等場景中）。IMU 則能夠持續(xù)提供位姿估計信息，幫助系統(tǒng)在短時間內(nèi)克服 LiDAR 數(shù)據(jù)缺失的問題。

·姿態(tài)估計的持續(xù)性：當(dāng) LiDAR 的觀測環(huán)境不佳時，IMU 可以通過慣性導(dǎo)航保持系統(tǒng)的姿態(tài)估計，減少定位漂移。結(jié)合緊耦合算法，系統(tǒng)能夠在 IMU 數(shù)據(jù)存在漂移的情況下，通過 LiDAR 數(shù)據(jù)校正誤差，保持高精度的位姿估計。

3. 更快的響應(yīng)速度

·實時姿態(tài)估計：IMU 的高頻輸出可以提供實時的角速度和加速度信息，使系統(tǒng)在快速運動的場景中能更快地響應(yīng)。這對于自動駕駛車輛或無人機等需要實時決策的應(yīng)用場景尤為重要。

·短期運動補償：由于 LiDAR 通常每秒鐘只能進行幾十次掃描（即更新頻率較低），在兩次掃描之間的時間差里，IMU 能夠提供連續(xù)的姿態(tài)和運動數(shù)據(jù)，從而補償兩次掃描之間的運動，使得系統(tǒng)能夠處理快速運動中的數(shù)據(jù)，并避免因運動產(chǎn)生的誤差。

4. 對動態(tài)環(huán)境的適應(yīng)性

·高速動態(tài)下更穩(wěn)定：當(dāng)系統(tǒng)在高速運動或動態(tài)環(huán)境下（如顛簸路面、空中飛行）時，IMU 可以捕捉到這些高速動態(tài)變化，并提供即時的姿態(tài)調(diào)整信息。通過緊耦合的 LiDAR 和 IMU 數(shù)據(jù)融合，系統(tǒng)可以在動態(tài)環(huán)境下保持高精度和穩(wěn)定的姿態(tài)估計。

·抗抖動和震動：IMU 可以檢測到系統(tǒng)的微小抖動和震動，并在數(shù)據(jù)融合過程中進行補償，使 LiDAR 的點云數(shù)據(jù)不受到小幅度運動或震動的影響，提高系統(tǒng)的魯棒性。

5. 減少漂移誤差

·IMU 的漂移問題：IMU 在長期使用中由于噪聲和漂移，單獨使用時會產(chǎn)生累積誤差。而 LiDAR 的絕對位置和姿態(tài)估計可以糾正 IMU 的漂移，使得系統(tǒng)在長期運行中保持穩(wěn)定和準(zhǔn)確的位姿估計。

·LiDAR 數(shù)據(jù)校正 IMU：LiDAR 提供的靜態(tài)環(huán)境信息可以用來校正 IMU 的累積誤差，特別是在多傳感器融合的算法中，LiDAR 常被用來對系統(tǒng)進行全局校準(zhǔn)。

PART 03 深谷開源移動機器人 

解鎖多種工業(yè)應(yīng)用場景

安防領(lǐng)域——電力巡檢機器人

巡檢領(lǐng)域——設(shè)備巡檢機器人

農(nóng)業(yè)領(lǐng)域——農(nóng)業(yè)采摘機器人

物流領(lǐng)域——倉庫盤點機器人

工業(yè)領(lǐng)域——移動配送機器人

公共領(lǐng)域——智慧消殺機器人

       中科深谷激光SLAM和導(dǎo)航定位平臺適配中科深谷全系列底盤（四輪四轉(zhuǎn)移動機器人、四足機器人等），實現(xiàn)建圖、定位與導(dǎo)航功能，系統(tǒng)與底盤通過CAN通訊接口鏈接，實現(xiàn)全向運動控制、原地旋轉(zhuǎn)、雙阿克曼、橫移、斜移等多種運動模式。

PART 0４支持實驗內(nèi)容

1、構(gòu)建環(huán)境地圖實驗

使用多線激光雷達傳感器實現(xiàn)對環(huán)境地圖的構(gòu)建

融合多傳感器信息實現(xiàn)對環(huán)境地圖的構(gòu)建

2、基于地圖定位實驗

實現(xiàn)基于地圖的定位功能實驗

融合多傳感器信息實現(xiàn)魯棒高效定位功能實驗

支持科研方向

激光SLAM高精度前端里程計功能設(shè)計研究。

激光SLAM閉環(huán)檢測功能設(shè)計研究。

激光SLAM后端圖優(yōu)化功能設(shè)計研究。

多傳感器融合策略設(shè)計研究。

擴展卡爾曼濾波位姿迭代功能設(shè)計研究。

       從應(yīng)用穩(wěn)定性、導(dǎo)航精確性、落地成本等多方面因素考慮，激光SLAM無疑是未來導(dǎo)航的發(fā)展趨勢。而且隨著導(dǎo)航技術(shù)的更新迭代，多技術(shù)的融合將更深入，多導(dǎo)航融合應(yīng)用的優(yōu)點也會更加顯著。中科深谷將始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動，推動激光SLAM和導(dǎo)航定位技術(shù)朝著更高柔性、更高精度和更強適應(yīng)性的方向發(fā)展。