SLAM система автономного наземного робота для руху по пересіченій місцевості

Abstract

Теоретичні дослідження складалися з аналізу специфіки руху автономних наземних роботів по пересіченій місцевості, огляду сучасних підходів до SLAM-задачі, вибору та обґрунтування оптимального набору сенсорів (LiDAR, IMU, камера) для забезпечення надійності та точності системи. Запропоновано інтегровану архітектуру SLAM-системи, яка поєднує методи фронт-енду (обробка сирих сенсорних даних, вилучення ознак, одометрія) та бек-енду (глобальна оптимізація карти та пози, виявлення та замикання циклів). Результати досліджень показали, що розроблена SLAM система забезпечує точне позиціонування робота та побудову детальної 3D-карти середовища навіть за відсутності GPS-сигналу в складних умовах пересіченої місцевості. Експериментальні дані підтвердили стійкість системи до нерівностей рельєфу та її здатність ефективно працювати в умовах обмеженої видимості та динамічних перешкод. Практична цінність кваліфікаційної роботи полягає у створенні функціональної SLAM системи, яка може бути інтегрована в реальні автономні наземні роботи для вирішення завдань навігації, розвідки, моніторингу та пошуково-рятувальних операцій у важкодоступних та неструктурованих середовищах.Theoretical studies consisted of analyzing the specifics of the movement of autonomous ground robots over rough terrain, reviewing modern approaches to the SLAM problem, selecting and justifying the optimal set of sensors (LiDAR, IMU, camera) to ensure the reliability and accuracy of the system. An integrated architecture of the SLAM system was proposed, which combines front-end methods (raw sensor data processing, feature extraction, odometry) and back-end methods (global map and pose optimization, loop detection and closure). The results of the studies showed that the developed SLAM system provides accurate positioning of the robot and construction of a detailed 3D map of the environment even in the absence of a GPS signal in difficult conditions of rough terrain. Experimental data confirmed the system's resistance to terrain irregularities and its ability to work effectively in conditions of limited visibility and dynamic obstacles. The practical value of the qualification work lies in the creation of a functional SLAM system that can be integrated into real autonomous ground robots to solve navigation, reconnaissance, monitoring, and search and rescue operations in difficult-to-reach and unstructured environments.