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。

基于点线特征的视觉同时定位与地图构建综述

同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)作为计算机视觉中的热门方向,在无人驾驶、移动机器人等领域中发挥着重要的作用。由于线特征在低纹理环境下的优势,越来越多的研究人员利用点线特征融合的方法提高SLAM系统的精度和鲁棒性。文中首先简要阐述了传统的点特征SLAM系统在低纹理环境下的局限性,并对现有的视觉SLAM综述文献进行了总结;随后,对经典的点线SLAM方案进行了介绍,并总结了点线特征融合在前端、后端、闭环检测中的研究进展;最后,对点线SLAM未来的发展方向进行了展望。

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。

基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

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。

面向动态环境的视觉惯性定位方法

针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法。首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体。同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背景修复,生成只包含静态场景的图像,并将生成的图像用于后续的特征提取和跟踪,以减弱动态物体的影响。后端构建了紧耦合的图优化模型,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式估计位姿。实验结果表明,方法可以有效降低动态物体对定位的影响,提高系统的定位精度和鲁棒性。

农业场景下移动机器人的双目视觉定位与地图构建方法

视觉定位与地图构建是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对农业场景下特征跟踪困难、场景规模大、运动不稳定引起系统精度和鲁棒性下降的问题,提出了一种适用于农业场景的双目视觉定位与地图构建方法。该方法首先利用静态立体匹配点来增加跟踪阶段地图点的数量和覆盖范围,从而增加了深度计算的准确率,同时提出一种点选择算法对密集地图点进行采样并移除离群点,进一步提高了系统的准确率和运行效率;然后通过显式尺度估计来减小大规模场景下定位与地图构建的尺度误差,并结合场景特点改进关键帧判别策略,避免了远处大目标导致关键帧稀疏的问题;最后提出新的运动假设构建位姿估计失败时的恢复策略,提高了系统在颠簸运动时的鲁棒性。在农业场景数据集上的评估结果表明,相比于当前先进的视觉定位与地图构建系统,提出的方法在困难序列上的轨迹误差降低幅度超过50%,其中3个序列上的尺度误差下降了一个数量级,取得了更高的精度和鲁棒性,能有效地应对农业场景下视觉定位与地图构建的挑战。

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。

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。

基于点云匹配的智能工厂室内定位算法研究

针对智能工厂中的无人叉车系统需要精准的室内定位来满足装卸货工序的需求,研究了基于SLAM的定位算法以及基于反光柱的两种激光点云数据匹配定位算法,分析了这两种方法的优势和问题,并提出了一种新的融合定位算法。算法以高精度的反光柱定位算法为核心,通过SLAM定位来弥补反光柱数量不足时的系统延迟和精度损失问题,从而实现了一套连续、稳定、可靠的室内定位系统,其定位精度可以满足无人叉车日常工作的需求,也可以直接用于具体的工业生产流程中。

基于2D激光雷达的移动机器人同步定位与地图构建算法研究

文中提出一种将激光雷达和轮式里程计相融合的方法,用于提升SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法前端点云配准效率和点云畸变矫正效果。在点云配准方面,对PL-ICP算法做出改进,首先对激光点云进行预处理去除无效点,再利用自适应体素滤波方法对激光点云进行下采样,在保留点云特征的同时将点云稀疏化,从而减少点云配准的计算量,利用轮式里程计的测量值为点云配准提供初值,提高点云配准的效率和定位效果。在点云畸变矫正方面,按照轮式里程计测量的机器人位姿的时间戳,利用拉格朗日线性插值法对点云配准配得到的机器人位姿进行线性插值,利用EKF算法融合轮式里程计测量的位姿和点云配准插值得到的位姿对轮式里程计的测量误差做出矫正,然后为激光点云提供运动补偿,从而去除点云畸变提升SLAM算法定位和建图效果。利用ROS搭建仿真环境验证了本文提出的算法的有效性。

基于反光柱的融合定位方法研究

针对复杂场景下,因环境特征变化导致的定位稳定性和精度下降等问题,提出基于反光柱的融合定位方法。通过基于最小二乘的反光柱圆心拟合、基于反光柱观测的粒子滤波定位、基于扩展卡尔曼滤波的即时定位与地图构建与反光柱的融合定位方法,实现了一种轻量的、具有较高精度及鲁棒性的机器人定位系统。经试验验证,该融合定位方法在动态环境下有较大的容错纠偏范围,在静态定位上可达毫米级的定位精度,能满足移动机器人、搬运AGV等场景使用要求。

基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述

增强现实是一种在现实场景中无缝地融入虚拟物体或信息的技术,能够比传统的文字、图像和视频等方式更高效、直观地呈现信息,有着非常广泛的应用.同时定位与地图构建作为增强现实的关键基础技术,可以用来在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图,从而保证叠加的虚拟物体与现实场景在几何上的一致性.文中首先简述基于视觉的同时定位与地图构建的基本原理;然后介绍几个代表性的基于单目视觉的同时定位与地图构建方法并做深入分析和比较;最后讨论近年来研究热点和发展趋势,并做总结和展望.

移动机器人同步定位与地图构建研究进展

同步定位与地图构建(S im u ltaneous loca lization and m app ing,SLAM)作为能使移动机器人实现全自主导航的工具近来倍受关注。本文对该领域的最新进展进行综述,特别侧重于一些旨在降低计算复杂度的简化算法的分析上,同时对它们进行分类,并指出其优点和不足。本文首先建立了SLAM问题的一般模型,指出了解决SLAM问题的难点;然后详细分析了基于EKF的一些简化算法和基于其他估计思想的方法;最后,对于多机器人SLAM和主动SLAM等前沿课题进行了讨论,并指出了今后的研究方向。

基于视觉的同时定位与地图构建方法综述

基于视觉的自主导航与路径规划是移动机器人研究的关键技术,对基于视觉的计算机导航与同时定位及地图构建(SLAM)方法近三十年的发展进行了总结和展望。将视觉导航分为室内导航和室外导航,并详细阐述了每一种子类型的特点和方法。对于室内视觉导航,列举了经典导航模型和技术方法,探讨了解决SLAM问题的最新进展:HTM-SLAM算法和基于特征的算法;对室外视觉导航,阐述了国际国内目前的研究动态。

基于ROS与Kinect的移动机器人同时定位与地图构建

同时定位与地图构建(SLAM)技术一直以来都是移动机器人实现自主导航和避障的核心问题。由于传统的1D和2D传感器,如超声波传感器、声呐和激光测距仪等在建图过程中无法检测出Z轴(垂直方向)上的信息,易增加机器人发生碰撞的概率,同时影响建图结果的精确度。为了弥补前人研究中仅采用的2D激光数据的不足,针对Kinect三维数据转换进行了研究,将其采集到的水平视角和垂直视角上的信息相互融合转换成二维的激光数据进行地图构建。借助机器人操作系统(robot operating system,ROS)进行仿真分析和实际测试,结果表明Kinect可以弥补1D和2D传感器采集信息的不足,同时能够较好地提升建图的完整性和可靠性,适用于室内的移动机器人SLAM实现。

适用于高精度同时定位与地图构建的均衡化亚像素ORB特征提取方法

在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。

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。

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.