为了保证算法的实时性,在激光SLAM算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)中通常使用滤波算法使激光点云地图保持稀疏的状态以减少运算复杂度。在多传感器融合的SLAM算法中,激光点云为图像像素提供深度信息,最终输出携带色...为了保证算法的实时性,在激光SLAM算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)中通常使用滤波算法使激光点云地图保持稀疏的状态以减少运算复杂度。在多传感器融合的SLAM算法中,激光点云为图像像素提供深度信息,最终输出携带色彩信息的点云地图,此时由滤波算法引起的点云稀疏性将影响融合效果,出现无法清晰辨别物体轮廓或颜色信息的情况。本文基于LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)算法,使用体素栅格滤波算法处理激光点云,在不考虑计算实时性的前提下,通过配置体素栅格的大小提高点云密度,为更多数量的图像像素提供深度信息。在室内、走廊、室外三种场景下的实验表明,通过减小的体素大小,点云密度最大可以增加54.87倍,达到了丰富激光点云图的目的,且此方法在室内、走廊等小场景中更加适用。经融合算法处理,将体素滤波处理后的激光点云深度信息与图像像素融合,生成携带色彩信息的点云地图,使环境结构及颜色信息能够清晰辨识。展开更多
针对Cartographer算法在激光雷达的数据处理中存在的点云特征丢失的问题和低帧率激光雷达导致的运动畸变问题,提出一种改进激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。采用k邻域搜索邻近点降采样的体...针对Cartographer算法在激光雷达的数据处理中存在的点云特征丢失的问题和低帧率激光雷达导致的运动畸变问题,提出一种改进激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。采用k邻域搜索邻近点降采样的体素滤波方法代替Cartographer算法中的传统体素滤波方法,在不丢失点云特征的情况下提升计算速率;嵌入轮式里程计辅助模块去除激光雷达运动畸变,减少机器人的位姿累积误差,从而改善建图效果;最后,增加了边约束条件改善回环检测效果。通过在机器人操作系统中的gazebo搭建仿真环境进行模拟实验,对比两种算法,实验结果显示改进算法的建图轨迹误差更小。展开更多
为解决传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点...为解决传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点云数据量级;在快速点特征直方图(fast point features histogram,FPFH)中引入距离的二次函数,降低远距离邻域点的权值,提高近距离邻域点的权值。运用公开数据集Bunny点云数据进行实验的结果表明,该算法相对于传统点云配准算法的配准精度提升了54.65%,配准效率提升了39.39%。运用多组数据验证了该算法的有效性。展开更多
文摘为了保证算法的实时性,在激光SLAM算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)中通常使用滤波算法使激光点云地图保持稀疏的状态以减少运算复杂度。在多传感器融合的SLAM算法中,激光点云为图像像素提供深度信息,最终输出携带色彩信息的点云地图,此时由滤波算法引起的点云稀疏性将影响融合效果,出现无法清晰辨别物体轮廓或颜色信息的情况。本文基于LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)算法,使用体素栅格滤波算法处理激光点云,在不考虑计算实时性的前提下,通过配置体素栅格的大小提高点云密度,为更多数量的图像像素提供深度信息。在室内、走廊、室外三种场景下的实验表明,通过减小的体素大小,点云密度最大可以增加54.87倍,达到了丰富激光点云图的目的,且此方法在室内、走廊等小场景中更加适用。经融合算法处理,将体素滤波处理后的激光点云深度信息与图像像素融合,生成携带色彩信息的点云地图,使环境结构及颜色信息能够清晰辨识。
文摘针对Cartographer算法在激光雷达的数据处理中存在的点云特征丢失的问题和低帧率激光雷达导致的运动畸变问题,提出一种改进激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法。采用k邻域搜索邻近点降采样的体素滤波方法代替Cartographer算法中的传统体素滤波方法,在不丢失点云特征的情况下提升计算速率;嵌入轮式里程计辅助模块去除激光雷达运动畸变,减少机器人的位姿累积误差,从而改善建图效果;最后,增加了边约束条件改善回环检测效果。通过在机器人操作系统中的gazebo搭建仿真环境进行模拟实验,对比两种算法,实验结果显示改进算法的建图轨迹误差更小。
文摘为解决传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法存在配准效率低等问题,提出一种改进的采样一致性点云配准算法。通过自适应体素网格滤波法对点云进行处理,可以根据点云量级自动修改体素立方体大小,剔除偏差较大的噪点,降低点云数据量级;在快速点特征直方图(fast point features histogram,FPFH)中引入距离的二次函数,降低远距离邻域点的权值,提高近距离邻域点的权值。运用公开数据集Bunny点云数据进行实验的结果表明,该算法相对于传统点云配准算法的配准精度提升了54.65%,配准效率提升了39.39%。运用多组数据验证了该算法的有效性。