基于轮式机器人的实时3D栅格地图构建

移动机器人在各种任务中需要进行建图、定位和路径规划,但是目前的视觉SLAM只能输出相机的运动轨迹图,而不能生成用于路径规划和导航的地图。因此,在ORB_SLAM2的基础上,与RGB-D相机相结合,提出了一种实时3D栅格地图构建算法。建立了一个逆传感器模型(Inverse Sensor Model,ISM);针对ISM模型,重新构建了3D栅格地图的算法;联合ORB_SLAM2进行数据集实验、仿真环境实验和实时构建实验。经实验验证,该算法能够利用ORB_SLAM2实时构建出具有尺度的3D栅格地图,且能够清晰地显示障碍物位置,验证了该算法的有效性。

基于双目视觉的微型无人机室内3维地图构建

针对微型无人机的室内避障和路径规划的需求,搭建了一个基于BeagleBoardxM板和消费级别摄像头的低成本嵌入式双目视觉硬件平台.通过双目视觉获取微型无人机所在的室内环境的3维(3D)点云描述,基于8叉树结构的3维空间描述模型和反向传感器模型,结合无人机的姿态信息,提出了基于双目视觉的3D占有率栅格图描述的室内环境的3维地图构建方法.实验结果表明,基于嵌入式双目视觉平台获取到的3D占有率栅格地图准确、有效地描述了微型无人机当前的室内3维环境信息,可以广泛地应用于无人机的室内导航.