OpenStreetMap-Based Autonomous Navigation for the Four Wheel-Legged Robot Via 3D-Lidar and CCD Camera

计算机视觉 计算机科学 人工智能 移动机器人导航 稳健性(进化) 激光雷达 运动规划 机器人 移动机器人 Dijkstra算法 最短路径问题 遥感 地理 机器人控制 图形 基因 理论计算机科学 化学 生物化学
作者
Jing Li,Hui Qin,Junzheng Wang,Jiehao Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:69 (3): 2708-2717 被引量:131
标识
DOI:10.1109/tie.2021.3070508
摘要

OpenStreetMap (OSM) is widely used in outdoor navigation research recently, which is publicly available and can provide a wide range of road information for outdoor robot navigation. In this article, aiming at the problem that the map error of OSM will cause the global path to be inconsistent with the real environment, we propose an OSM-based robot navigation method that combines road network information and local perception information. As a global map, OSM provides road network information to obtain the global path by the Dijkstra algorithm. Multisensor (including 3D-LiDAR and Charge-coupled Device (CCD) camera) information fusion offers local information to detect local road information and obstacles for local path planning. We filter local road information and then extract useful road features to optimize the local path. Finally, this local path is used for robot path tracking to complete navigation tasks. The experimental results show that the average error between the trajectory of the robot and the road center is 0.18 m. This reveals that our method has high navigation accuracy and strong robustness in the real complex environment.
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