基于视觉同时定位与地图构建的水下图像增强式视觉三维重建方法

针对仿生机器鱼水下作业时面临的水下图像质量偏低、水下自主定位难的问题,提出一种颜色均衡与G-B通道先验融合的水下图像增强式算法。将该算法和视觉同时定位与地图构建(SLAM)方法结合,实现了水下图像增强式的视觉三维重建。在不同水域环境下进行了水下图像处理实验、水下环境视觉三维重建实验和运动轨迹跟踪实验,结果表明该方法有效提高了水下图像综合质量,特征匹配效率提高了16.03%,真实轨迹与估计轨迹的误差平均约为7.99 mm。

基于目标检测和动静点分离的视觉即时定位与地图构建技术

针对视觉即时定位与地图构建在动态环境中鲁棒性失效的问题,提出一种基于目标检测和动静点分离的视觉即时定位与地图构建技术。使用目标检测算法YOLO v5对图像预处理,获取动态目标物的图像区域。在图像区域划分的基础上,对框外区域使用随机抽样一致性算法剔除外点。根据点的运动规律分离框内区域的动点和静点,在光束法平差优化中对可用静点赋以权重。为了在建图中滤除动态信息,仅保留框外区域的点云显示。通过性能测试确认,所提出的方法在数据集中表现出较高的精度和鲁棒性,整体上优于同类算法。

动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法

为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。

激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位

移动机器人在未知环境中执行任务时,需精准感知地图环境和其他物体位置,确定其自身位置。为了提高移动机器人的全局定位精度,提出激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位方法。依据双目视觉系统测距原理,选取双目摄像机中的任意一个相机建立主坐标系,构建双目摄像机模型,结合棋盘图与张正友标定法,标定双目摄像机中参数。在此基础上,计算单帧图像特征点的尺度,完成双目视觉初始化,利用权重函数计算任意一个特征点与线、与面之间的加权值和距离值,估计移动机器人的位置,引入非迭代畸变补偿方法,完成对移动机器人的全局定位。测试结果表明,所提方法的定位结果与实际运动位置之间的最小误差为0.1 m,该方法可以精准定位到移动机器人位置,指导移动机器人更好地执行作业任务。

SLAM技术及其在矿山无人驾驶领域的研究现状与发展趋势

无人驾驶是矿山智能化关键技术之一,其中即时定位与地图构建(SLAM)技术是实现无人驾驶的关键环节。为推动SLAM技术在矿山无人驾驶领域的发展,对SLAM技术原理、成熟地面SLAM方案、现阶段矿山SLAM研究现状、未来矿山SLAM发展趋势进行了探讨。根据SLAM技术所使用的传感器,从视觉、激光及多传感器融合3个方面分析了各自的技术原理及相应框架,指出视觉和激光SLAM技术通过单一相机或激光雷达实现,存在易受环境干扰、无法适应复杂环境等缺点,多传感器融合SLAM是目前最佳的解决方法。探究了目前矿山SLAM技术的研究现状,分析了视觉、激光、多传感器融合3种SLAM技术在井工煤矿、露天矿山的适用性与研究价值,指出多传感器融合SLAM是井工煤矿领域的最佳方案,SLAM技术在露天矿山领域研究价值不高。基于现阶段井下SLAM技术存在的难点(随时间及活动范围积累误差、各类场景引起的不良影响、各类传感器无法满足高精度SLAM算法的硬件要求),提出矿山无人驾驶领域SLAM技术未来应向多传感器融合、固态化、智能化方向发展。

基于ROS的机器人即时定位及地图构建创新实验平台研制

针对单一传感器在不确定复杂环境下即时定位及地图构建精度低、可靠性差的问题,研制了一种基于机器人操作系统的即时定位及地图构建创新实验平台。实验平台由移动机器人、上位机控制软件两部分组成。移动机器人配置有Xtion pro深度摄像头、激光测距仪、里程计等,通过采集环境的深度信息及距离信息实现即时定位及地图构建功能;采用ARM Cortex A17RK3288作为主控芯片,将整个控制系统构建在基于ROS系统的嵌入式平台上,具有体积小、重量轻、可移植性强的优点,极大增强了机器人的续航能力。

鲁棒的机器人粒子滤波即时定位与地图构建的实现

为了实现未知环境下的移动机器人同时定位与地图构建,提出一种改进的粒子滤波器算法。针对传统粒子滤波器粒子数量大的问题,通过在粒子滤波重要性采样阶段融入激光传感器观测信息,以减少所需粒子数。重采样之后出现粒子严重枯竭时,进行马尔可夫蒙特卡洛移动处理以降低粒子的匮乏效应。该方法在装有机器人操作系统的Pioneer3-DX机器人上进行测试,实验结果表明,它能够在线创建高精度的栅格地图。

面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术

同时定位与地图构建(SLAM)是无人驾驶关键技术,现有SLAM技术在煤矿巷道环境下存在累计误差大、漂移等问题。提出一种巷道环境特征辅助的惯性测量单元(IMU)与激光雷达融合SLAM算法。利用IMU观测数据预测点云运动状态并进行运动补偿,减少由设备运动引起的点云畸变;通过点云配准得到雷达里程计位姿变换信息,构成雷达里程计约束;提取巷道侧壁和地面点云并进行平面拟合,构成环境约束;基于IMU预积分约束、雷达里程计约束和环境约束,采用因子图优化方法完成激光雷达与IMU紧耦合,实现对巷道三维场景的高精度重建和无人驾驶车辆定位。仿真实验表明,巷道环境特征辅助的IMU与激光雷达融合SLAM算法的绝对轨迹均方根误差为0.1162 m,相对轨迹均方根误差为0.0409 m,定位精度较常用的LeGO-LOAM算法和LIO-SAM算法有所提升。真实环境测试结果表明,该算法具有良好的建图效果,未出现漂移和拖尾现象,具有较强的环境适应性和鲁棒性。

一种混合视觉的车载激光雷达即时定位与地图构建方法

为提高地图的构建精度,提出一种混合视觉即时定位与地图构建方法。利用相机和激光雷达标定获得具有颜色信息的点云,并对点云数据进行预处理,选取相邻帧点云之间的特征点,制定匹配策略,对匹配点采取未解耦的位姿求解算法,获取两帧间的变换矩阵作为后续帧间匹配的初值。分别利用KITTI数据集和实车试验数据进行验证,结果表明,所提出的方法轨迹点均方根误差分别优化了6.84%和4.53%,验证了所提出方法的有效性。

自主移动机器人即时定位与地图构建方法研究

自主移动机器人的即时定位与地图构建是机器人领域中的关键问题。文中对自主移动机器人即时定位与地图构建研究的两个主要问题进行了分析,研究了不确定信息的描述和处理方法,以及数据关联的方法。综述了现阶段即时定位与地图构建的实现方法,其中包括两种卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法,以及基于视觉的SLAM算法。通过分析现有算法的特点,提出了自主移动机器人即时定位与地图构建未来研究的发展方向。

基于激光雷达的煤矿井底车场地图融合构建方法研究

煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境,空间狭长局促,结构复杂多变,照明情况不均匀,对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状,针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足,利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块,且使用ICP算法进行全局图优化,提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法,阐述了该算法的原理和实现步骤;开展了煤矿井下模拟场景试验,对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度,试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好,估计轨迹更平滑、精确;结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法,试验验证了该方法所构建的栅格地图精度,结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度,且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。

基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0.120 m、0.10 m和8.5°,标准差分别小于0.070 m、0.140 m和6.6°。该导航方案满足自主行走系统在温室内高精度建图、定位和导航的需求,可为自主移动平台提供理论与技术支撑。

移动机器人同步定位与地图构建过程中的轨迹规划研究

研究了移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中的轨迹规划问题.提出了一种新的目标函数,它同时考虑机器人运动对地图覆盖面积、地图不确定性、定位不确定性、导航代价等几个方面的影响.提出了一步最优和多步最优轨迹规划的概念,并分别设计了两种最优标准下的规划算法和近似计算方法.最后,通过对比仿真实验验证了所提出的方法的有效性,并指出了今后的研究方向.

基于单目视觉的轮式机器人同步定位与地图构建

如何降低计算复杂度是视觉机器人同步定位与地图(SLAM)构建的热点问题。提出一种基于单目视觉的低计算复杂度的轮式机器人同步定位与地图构建算法。该算法在观测步通过图像处理与分析,识别特征点并进行定位,将轮式机器人的视觉投影与空间物体的几何关系转换为计算机器人相对特征点的距离和角度。整体算法步骤按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建的递推算法进行同步定位与地图构建。提出的算法可识别环境目标,并进行平滑运动。在滤波观测步只处理单帧图像数据,和Active Vision和立体视觉方法相比,降低了算法的计算复杂度。

改进RBPF的移动机器人同步定位与地图构建

传统Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)在移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)研究中,存在算法复杂度过高、占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法。在某一特定状态的一组粒子集中,粒子的统计特性是一致的,改进算法从中选取一个代表粒子,进行卡尔曼更新步骤,并在同一粒子集中重复使用。同时结合Gmapping算法的建议分布和自适应重采样技术。实际Pioneer III移动机器人在机器人操作系统(ROS)平台上进行的实验表明,该方法在保证栅格地图精度的同时能提高系统的实时性,降低复杂度,提高运算速度。

动态环境下基于路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对动态环境下随机目标同时为特征点和障碍物的情况,提出一种基于路径规划的同步定位与地图构建(SLAM)算法.机器人在同步定位与地图构建的同时,基于势场原理来规划机器人下一步的运动控制规律.利用混合当前统计模型的交互式多模型(IMM)方法预测随机目标的轨迹,采用最近邻数据关联方法将动态随机目标关联到地图中.算法构建的地图由静态特征点和随机目标的轨迹组成.仿真结果表明,提出的算法解决了动态环境中存在的随机目标同时为障碍物时机器人的同步定位与地图构建问题,相关性能指标验证了算法的一致性估计.

有色过程噪声下的轮式机器人同步定位与地图构建

由于机械制造工艺的原因,轮式机器人内部传感器获得的控制量在实际中为有色噪声,经典的同步定位与地图构建(SLAM)算法将不适用.提出一种有色过程噪声的机器人同步定位与地图构建算法.将机器人非线性过程模型线性化,用增广状态变量维数的方法将有色过程噪声模型转化为高斯白噪声模型.算法按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建递推进行同步定位与地图构建.仿真结果表明,在有色过程噪声条件下,与EKF-SLAM算法和Fast-SLAM算法相比,提出的算法的机器人定位精度更好.

基于地磁场的室内定位和地图构建

提出了一种利用室内地磁场的空间波动来实现即时定位和地图构建的方法。为了能增加定位精度和减少计算量,本文依据地磁场传感器能够测量地磁3个正交方向上的分量和不同的权重计算方式改进了粒子滤波算法,并结合克里金法对地磁地图进行更新。在定位阶段,利用改进的粒子滤波来估计机器人的位置,算法的收敛速度每次约加快0.5 s和定位误差约减少3.5 m;在构造地图阶段,利用克里金空间插值法来实现的空间波动地磁地图的更新较其他插值算法更灵活,且经过插值后的地图更有助于提高机器人的定位精度。通过MATLAB仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且通过机器人观测值和里程计数据实时地构建连续一致的地图。

基于GMapping算法与指纹地图构建的井下定位方法

针对现有井下定位算法定位精度差和依赖信号源坐标的问题,提出一种基于GMapping算法与指纹地图构建的井下定位方法。将待定位的位置信号特征与信号分布图进行匹配,选择最优定位坐标,从而提高井下定位精度;通过与GMapping算法相结合,避免了指纹地图构建过程维护成本高的问题,优化了算法的搜索与匹配效率。实际测试结果表明,该方法平均定位误差为57.7cm,可以满足井下定位要求。

基于直线特征提取匹配搜救机器人的同步定位与地图构建

针对搜救机器人在灾后特征环境下同步定位与地图构建问题,提出了改进动态阈值分裂合并算法,与固定阈值算法相比提高了直线拟合的准确性。推导出匹配条件参数,通过比较始末点距离解决了误匹配,提高了匹配精度。在此基础上,进行全局定位计算。利用最小二乘法进行滤波处理,提高了定位精度。通过仿真与模拟现场实验表明,本文方法能使提取的直线更准确地反映实际地形环境,完成二维栅格地图的实时创建任务。