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。

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。

基于先验地图的视觉重定位方法综述

在自动驾驶、增强现实和智能移动机器人领域,视觉重定位是非常重要的基础问题.视觉重定位是指根据视觉传感器实时拍摄的数据,在已有先验地图中确定位置和姿态的问题.过去数十年间,该问题受到广泛关注,涌现出种类繁多的先验地图构建方法和视觉重定位方法.这些工作差异大,涉及范围广,技术概括和总结尚缺乏.因此,对视觉重定位领域进行综述具有重要的理论和应用价值.尝试为视觉重定位相关方法建立一个统一的蓝图,从图像数据在大规模地图数据库中查询的角度对相关工作进行分析和总结.综述不同类型地图数据库构建方法、不同特征匹配、重定位和位姿计算方法,总结目前视觉重定位的主流数据集,最后分析视觉重定位存在的挑战和潜在发展方向.

基于GMapping算法的激光雷达室内地图构建

针对传统粒子滤波SLAM算法计算量大和定位精度有限等问题,提出一种改进GMapping算法的室内环境地图构建方法。利用低成本的360°激光雷达,搭载在智能小车之上,使用树莓派作为处理器,实现精度较高的室内建图。首先,利用激光雷达获取点云数据,使用Gmapping算法进行处理;其次,利用智能小车中的传感器获取里程以及角度信息完成里程计,并依据里程计对智能小车所处的位置进行定位;最后,利用Gmapping算法将激光点云数据转换为平面格栅地图子图,并根据里程计信息,Gmapping算法将局部子图进行增量式叠加,完成环境地图的构建。结果显示,建图误差在3%以内。

激光雷达支持下的无人机自主环境探索及地图构建完整性判别方法研究

本文利用激光雷达技术实现无人机的自主探索和地图构建,激光雷达用于全局概率配准,采用SLAM技术结合扩展卡尔曼滤波算法,提高导航状态输出频率,解决无人机自主导航问题。通过数字图像处理的边缘检测方法,将栅格地图转化为灰度图像,提取有效边界,建立地图完整性评估模型。与传统算法不同,本文提出方法不会因为搜索不到边界点而提前终止任务,有效减少了地图构建不完整的风险,实现了无人机的自主探索和环境地图构建。

基于融合地图的自动驾驶激光雷达定位算法

针对环境变更对自动驾驶激光雷达(LiDAR)定位产生不可预估影响的问题,提出一种基于融合地图的LiDAR定位方法。在线定位中,根据里程计的结果将激光点云融入到离线地图中,使用融合后的地图有效地解决在线定位跳变。定位过程中,根据位姿滑窗维护和离线地图格式一致的在线地图,通过求解在线地图和离线地图间的差异度,自动识别环境更新区域,协助离线地图更新。实验结果表明:算法可以有效降低环境变更导致的定位跳变,在环境出现变更时,可以及时地识别出环境的更新区域。

移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建

该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对应用于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性.

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。

掘进机器人视觉定位及巷道地图重构技术研究

在实现煤矿掘进工作面智能化和无人化方面,巷道环境的构建以及掘进机器人的准确定位至关重要。考虑到井下空间狭小、设备众多以及光线不足等限制因素,实现对巷道环境和设备的可视化变得复杂。解决这一难题的关键在于精准地勘测井下环境,实现设备的精确定位。以煤矿掘进机器人为研究对象,对巷道的三维重建和掘进机器人的定位问题进行了深入分析。通过比较不同的掘进机器人定位和建图方案,确定了适用于煤矿巷道的整体方案。该方案综合运用了单目视觉、激光雷达等多种传感器,为解决掘进机器人定位和巷道环境构建等难题提供了应对策略。

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。

基于激光雷达的同时定位与地图构建方法综述

首先分解激光SLAM的基本框架,分别对前端扫描匹配、后端优化、闭环检测与验证、地图构建四个模块近年来的主流算法进行总结;然后对基于滤波器和基于图优化两种激光SLAM框架下的代表性方案进行深入分析和比较;最后对激光SLAM的发展趋势进行展望。

基于无人机机载激光雷达的三维地图构建研究

本文研究了基于无人机机载激光雷达的三维地图构建。随着科技水平的发展,无人机在诸多领域中均得到了广泛应用,但也提出了更多关于飞行控制、环境感知方面的要求。在室内环境中,若使用GPS进行定位会导致定位结果误差问题出现,需要额外搭载传感器实现无人机的自主定位和地图构建。基于此,为了提高无人机的建图能力,在无人机中搭载了激光雷达,以更好探讨其三维地图构建情况,提高其三维地图构建能力。并通过实验的方式对搭载了激光雷达的无人机三维地图构建情况进行了检验,结果得到了无明显重影的点云地图,而后借助CloudCompare软件进行处理,得到了优质点云地图,肯定了机载激光雷达进行三维地图构建的可行性。

基于激光雷达局部地图构建的机器人避障路径规划

机器人周围环境的光照、阴影及物体遮挡等条件易导致环境信息采集出现误差,影响机器人建图精度。为优化障碍物的探测准确度和机器人的避障速度,提出基于激光雷达及模糊比例积分微分(PID)的机器人避障路径规划方法。利用Kinect传感器采集机器人环境深度信息,并将其转化为3D信息,构建全局地图。利用激光雷达,通过坐标转换、线段分割,构建局部地图,补充全局地图的不足。结合Cartographer算法优化机器人控制参数,利用模糊PID控制器完成机器人避障路径的规划。实验结果表明:该方法在普通避障环境和复杂避障环境下,均能够成功躲避障碍物,且避障路径均较短。

基于激光雷达和特征地图的车辆智能定位研究

针对激光雷达采集行驶车辆的三维点云数据中包含过多畸变数据,影响车辆定位效果的问题,本文研究一种基于激光雷达和特征地图的车辆智能定位方法。激光雷达利用基于飞行时间的激光测距法,采集车辆及其行驶环境的三维激光点云数据,去除激光点云数据中的畸变数据。利用正态分布变换方法,优化删除畸变数据的点云集的正态分布概率值,配准三维激光点云数据。从完成配准后的三维激光点云数据中,提取柱状物体的圆形特征,构建车辆行驶的自然柱状特征地图。利用卡尔曼滤波算法,结合自然柱状特征地图信息,实现高精度的车辆智能定位。实验结果证明:该方法可以精准定位车辆目标,车辆智能定位精度较高,最高可达到97%,定位效率较好,最短可在5 s时间内完成定位,具有一定应用价值。

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。

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。