基于激光雷达的巡检机器人控制与定位

王鹏程; 徐世许; 耿延龙; 张志勇

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)01-0110-04

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基于激光雷达的巡检机器人控制与定位

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 基于激光雷达的巡检机器人控制与定位
- 基于激光雷达的巡检机器人控制与定位
- 传感器与微系统 2022年第1期页码：110-113
- 作者机构：
  
  青岛大学自动化学院 2. 青岛卷烟厂
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)01-0110-04
  中图分类号： TM75;TN958.98;TP242
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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王鹏程, 徐世许, 耿延龙, 等. 基于激光雷达的巡检机器人控制与定位[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):110-113.

基于激光雷达的巡检机器人控制与定位[J]. 2022, (1): 110-113.
王鹏程, 徐世许, 耿延龙, 等. 基于激光雷达的巡检机器人控制与定位[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):110-113. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0110-04.

基于激光雷达的巡检机器人控制与定位[J]. 2022, (1): 110-113. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0110-04.

摘要

某工厂的地沟电缆承担生产供电任务

为保证安全

需要经常巡查电缆温度。设计了基于激光雷达（LiDAR）的巡检机器人导航系统

研究了自主建图和定位导航算法。机器人使用激光雷达扫描周边环境生成点云数据

通过Hough变换算法和最小二乘法算法将雷达点云数据拟合成直线

建立环境地图模型。应用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法结合点云数据和位姿数据进行实时定位和预测走向

并与模型预测控制（MPC）算法进行了对比。实验结果表明:EKF算法的预测精度高

满足机器人定位导航需求

其性能优于MPC算法。

Abstract

某工厂的地沟电缆承担生产供电任务

为保证安全

需要经常巡查电缆温度。设计了基于激光雷达（LiDAR）的巡检机器人导航系统

研究了自主建图和定位导航算法。机器人使用激光雷达扫描周边环境生成点云数据

通过Hough变换算法和最小二乘法算法将雷达点云数据拟合成直线

建立环境地图模型。应用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法结合点云数据和位姿数据进行实时定位和预测走向

并与模型预测控制（MPC）算法进行了对比。实验结果表明:EKF算法的预测精度高

满足机器人定位导航需求

其性能优于MPC算法。

关键词

Keywords

references

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