无人驾驶车辆单目视觉里程计的研究进展

基于视觉里程计(VO)的研究现状和无人驾驶车辆的应用背景,对无人驾驶车辆单目视觉里程计的最新研究进展进行了综述。首先,详细介绍了无人驾驶车辆单目视觉里程计的研究热点,包括基于路面特征和几何先验、考虑车辆运动特性约束、新型视觉传感器与多传感器融合以及深度学习相关方法。其次,分析了无人驾驶车辆单目视觉里程计目前存在的问题和挑战。最后,展望了无人驾驶车辆单目视觉里程计在考虑车辆动力学模型、将深度学习方法应用于道路复杂动态环境和多传感器融合、基于车联网的多车辆协同视觉里程计等方面的未来研究方向。

具有悬架系统的全地形机器人位姿控制

机器人在非铺装路面行驶时,不可避免地会引起机体位姿(位置与姿态)改变,路面会对机体以及机载设备产生破坏冲击,为减小机体与机载设备的振动,设计了一款具有慢主动悬架结构的轮腿式全地形移动机器人(WLATMR),并验证了其隔振性能。为实现整机位姿闭环控制,首先基于运动学与动力学建立考虑悬架影响的整机位姿模型,分析悬架影响对机身位姿的影响,然后通过PI控制实现SIMULINK与ADAMS的联合仿真,对比分析模型优化前、后(优化前:忽略悬架影响,优化后:考虑悬架影响)的整机位姿控制效果。结果表明,优化前、后WLATMR的位姿跟踪效果相差不大,但是优化后的模型能够有效降低对作动器工作速度、工作位移等性能的要求。最后,通过调整PI参数使模型优化前、后的作动器工作速度相同,在此条件下再次仿真,结果表明优化后模型能够有效改善系统的瞬态响应性能指标,验证了模型及算法的正确性,同时为机器人增加隔振悬架系统提供了理论参考。