优化激光SLAM算法:变电站复杂环境地图构建提升

本文主要探讨了一种优化的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与建图）技术在变电站复杂环境地图构建中的应用。变电站由于其结构复杂、存在遮挡物多、光照条件变化等因素，对地图构建提出了高精度和鲁棒性的挑战。文章首先指出了当前主流激光SLAM算法如Cartographer在处理此类环境时可能存在的局限性，并将其作为研究的出发点。 作者通过对现有算法的深入分析和比较，选择以Cartographer SLAM为基础，提出了创新的解决方案。关键在于采用双2D激光雷达的垂直配置，这种设计可以利用激光雷达的互补性，增强对环境信息的覆盖和理解。通过高精度的标定技术，精确地确定两台2D激光雷达之间的相对位置和姿态，确保了数据的准确融合。 文章的核心技术是优化的数据融合策略，它能够整合两组独立的2D激光扫描数据，通过三维建图算法生成更为精确的空间模型。这种方法不仅能提高地图构建的精度，还有助于在复杂的环境中实现稳定的定位。为了验证这一方案的有效性和实用性，研究者在Ubuntu 16.04操作系统环境下进行了仿真和实地实验。 实验结果显示，该优化的SLAM建图方案在变电站等复杂环境中表现出良好的性能，包括高精度的定位和建图能力，以及对动态障碍物和光照变化的适应性。这为实际变电站的导航和机器人操作提供了可靠的基础设施。 本文的研究工作不仅深化了对激光SLAM在复杂环境中的应用理解，也为未来在电力设施维护、智能巡检等领域的自主导航技术发展提供了有价值的技术支持。该成果发表在《山东科技大学学报》自然科学版上，由尹政、吕英俊和吕嘉男三位作者共同完成，他们分别来自山东科技大学电气与自动化工程学院和电气信息系，以及中国移动通信集团江苏有限公司淮安分公司，展示了跨学科合作的优势。