文獻標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200535
中文引用格式： 陳超，張志昂，丁麗君. 一種改進粒子群優(yōu)化算法的多機器人地圖拼接方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2020，46(12)：139-143.
英文引用格式： Chen Chao，Zhang Zhiang，Ding Lijun. An improved particle swarm optimization algorithm for multi robot map merging[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：139-143.
0 引言
在機械化生產(chǎn)和日常生活中，機器人的使用已非常廣泛。在追求高效的現(xiàn)代生產(chǎn)中，需要機器人能盡快完成任務(wù)。在構(gòu)建大型地圖時，單機器人顯得力不從心，而多機器人可以分配多個區(qū)域，同時構(gòu)建局部地圖，然后再拼接成全局地圖，從而提高建圖的效率和準(zhǔn)確性。
如何將多張局部地圖拼接成可以用來導(dǎo)航的全局地圖是研究的熱點，也具有挑戰(zhàn)性。國內(nèi)外研究人員提出了很多方法，大致可以分為兩類：一類是已知機器人之間的相對位置，直接通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換拼接局部地圖。文獻[1]提出了通過單向觀測來估計機器人的位置，再搜索地圖之間的最佳匹配。但在大多數(shù)情況下，無法準(zhǔn)確獲取甚至無法獲取機器人之間的相對位置。另一類是在相對位置未知的情況下，通過圖像配準(zhǔn)的方法拼接地圖。文獻[2]提出一種基于圖像正弦圖的粒子群優(yōu)化算法，能夠在拼接地圖時抑制算法陷入局部最優(yōu)。也有學(xué)者研究使用進化算法解決這個問題，通過交叉變異尋找最優(yōu)的適應(yīng)度，找到1地圖最大重疊部分[3-4]。這種方法耗時較長，不能達到實時的效果。文獻[5]研究了基于SIFT特征提取的地圖拼接方法，通過匹配特征點可以迅速找到圖像之間的平移和旋轉(zhuǎn)關(guān)系。
本文針對激光雷達掃描獲得的柵格地圖，提出一種結(jié)合特征匹配和改進的粒子群優(yōu)化算法的地圖拼接方法。本文所提算法先通過提取特征點匹配兩張局部柵格地圖，再通過粒子群優(yōu)化算法精確計算兩幅局部地圖之間的最佳轉(zhuǎn)換矩陣來拼接地圖。
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作者信息：
陳 超，張志昂，丁麗君
(江蘇科技大學(xué) 機械工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江212000)