基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述

移动机器人导航功能的实现需要同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)和路径规划这两方面的技术,其中由SLAM技术生成的栅格地图是移动机器人运用路径规划算法的前提。2D激光SLAM由于其建图精度较高、性能稳定且价格便宜,在室内移动机器人中应用十分广泛。2D激光SLAM是指移动机器人在自身所处环境及位置先验信息未知的情况下,以2D激光雷达为主要传感器,感知周围环境信息,从而实现自身位姿的估计和地图的构建。将2D激光SLAM分为两部分,第一部分从激光测距原理入手,对三角法和飞行时间法进行了详细介绍和优缺点比较。第二部分从前端扫描匹配、后端优化、回环检测和地图构建这四个方面分别详细阐述了2D激光SLAM系统框架。同时对主流2D激光SLAM算法进行了深入分析和优缺点比较,并对激光SLAM未来的发展进行了展望。     

基于SLAM的移动机器人避障研究

随着人工智能理论的成熟和算力的不断提高,移动机器人具有更加广阔的发展空间。作为移动机器人的核心算法——同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是一种移动机器人在陌生环境下实现自身实时定位和环境建图的重要方法。相对于其他SLAM方法,基于激光信息的SLAM在构建地图时,距离测量比较准确、误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,可以提高移动机器人在不同环境下的自主避障能力。因此,本文基于激光SLAM对路径规划算法进行研究、优化定位和导航技术,以期提高在实际环境下移动机器人的自主避障效率。     

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,移动机器人需要借助传感器来探测周围的物体同时构建出相应区域的地图。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。本文利用Kinect作为机器人SLAM的传感器,将其采集到的三维信息转化成二维的激光数据进行地图构建,同时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,同时能够较好的保持建图的完整性和可靠性,适用于室内的移动机器人SLAM实现。     

激光—相机系统语义栅格建图和路径规划

目的 SLAM（simultaneous localization and mapping）是移动机器人在未知环境进行探索、感知和导航的关键技术。激光SLAM测量精确，便于机器人导航和路径规划，但缺乏语义信息。而视觉SLAM的图像能提供丰富的语义信息，特征区分度更高，但其构建的地图不能直接用于路径规划和导航。为了实现移动机器人构建语义地图并在地图上进行路径规划，本文提出一种语义栅格建图方法。方法 建立可同步获取激光和语义数据的激光-相机系统，将采集的激光分割数据与目标检测算法获得的物体包围盒进行匹配，得到各物体对应的语义激光分割数据。将连续多帧语义激光分割数据同步融入占据栅格地图。对具有不同语义类别的栅格进行聚类，得到标注物体类别和轮廓的语义栅格地图。此外，针对语义栅格地图发布导航任务，利用路径搜索算法进行路径规划，并对其进行改进。结果 在实验室走廊和办公室分别进行了语义栅格建图的实验，并与原始栅格地图进行了比较。在语义栅格地图的基础上进行了路径规划，并采用了语义赋权算法对易移动物体的路径进行对比。结论 多种环境下的实验表明本文方法能获得与真实环境一致性较高、标注环境中物体类别和轮廓的语义栅格地图，且实验硬件结构简单、成本低、性能良好，适用于智能化机器人的导航和路径规划。     

激光即时定位与建图算法综述

激光即时定位与建图(SLAM)算法是一种在机器人导航和自主驾驶领域被广泛应用的技术;该技术可以利用激光雷达扫描环境并提取特征点,实现机器人的自主定位和地图构建;针对机器人激光SLAM技术进行研究,分析了各个激光SLAM算法的基本原理,并且对主流SLAM算法进行了现状总结;根据激光SLAM算法的特点以及原理不同,将激光SLAM算法分为：基于滤波器的算法、基于图优化的算法、基于配准的算法、基于学习的算法等;基于上述分类,详细介绍了每个算法的优缺点,并且分述了近两年的主要研究成果;针对移动机器人激光SLAM算法研究现状,对激光SLAM算法的未来发展进行了展望。     

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。     

基于激光SLAM技术的智慧医疗服务机器人电控设计研究

针对医护人员配送药品时容易造成交叉感染并费时费力的问题,拟设计一种基于激光SLAM技术的智慧医疗服务机器人.该设计包括显示模块、电源模块、传感模块、控制模块、驱动模块、监测模块和通信模块.通过激光SLAM技术将各种传感模块采集的数据融合后进行实时建图,全局路径规划后,利用自动避障导航算法与传感模块采集的数据实现药品定点...     

SLAM中Gammping算法的优化

本文简述了移动机器人运动同 步定位 与地图 构建(Simultaneous Localization AndMapping,SLAM)模块的基本原理,介绍了几种常用的算法,并对现在最常用的Gammping算法进行了解释和优化,提出了对Gammping算法的优化方案,使用Robot Operation System(ROS)软件平台,使移动机器人拥有了更高的建图效率和更加准确的路径规划.     

基于3D激光雷达的SLAM算法研究现状与发展趋势

即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法是移动机器人实现自主移动的关键环节。激光雷达(LiDAR)具有测距精度高、不易受外部干扰和地图构建直观方便等优点,广泛应用于大型复杂室内外场景地图的构建。随着3D激光器的应用与普及,国内外学者围绕基于3D激光雷达的SLAM算法的研究已取得丰硕的成果。梳理了3D激光SLAM算法在前端数据关联、后端优化等环节的国内外研究现状,分析总结了目前各种3D激光SLAM算法以及改进方案的原理和优缺点,阐述了深度学习和多传感器融合理论与技术在3D激光SLAM算法中的应用情况,指出多源信息融合、与深度学习结合、应用场景的鲁棒性、 SLAM算法通用框架及移动传感器和无线信号体制的技术渗透是3D激光SLAM算法的研究热点和发展趋势。研究成果对3D激光SLAM算法和未知环境中移动机器人即时定位和地图构建的研究具有重要的参考价值和指导意义。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述

综述了自主式移动机器人导航技术,对其中的同步定位与地图创建、路径规划以及多传感器信息融合等技术进行了详细的分析,并从基于地图、基于环境和基于行为3个方面全面地阐述了移动机器人路径规划技术的研究现状.对当前的研究热点SLAM技术、遗传算法和基于行为的规划算法等进行了较为详细的介绍和分析.同时,展望了移动机器人导航技术的发展趋势.     

移动机器人同步定位与建图技术综述

同步定位与建图技术(SLAM)一直是移动机器人领域比较热门的研究方向,它可以给机器人提供强大的环境感知能力;传统的依靠外部位置参考来定位的方法如果无法获得时,移动机器人需要即时定位自身位置来构建增量式地图,因此SLAM技术也就应运而生;对激光SLAM和视觉SLAM的研究现状及最新标志性成果进行了介绍,重点对以相机与激光雷达融合、相机与IMU融合、激光雷达与IMU融合为代表的多传感器融合SLAM技术展开讨论、系统地梳理了几种融合方式的优势与不足,同时介绍了该领域的研究热点语义SLAM,最后讨论了SLAM技术在该领域未来的发展方向以及存在的挑战。     

移动机器人自主导航系统及上位机软件设计与实现

针对移动机器人自主导航系统,采用C++语言设计了一款基于Qt的跨平台实时数据可视化上位机软件;该软件执行SLAM技术和路径规划算法,实现可视化移动机器人建图与导航过程以及实时读取数据参数等功能;首先介绍移动机器人的硬件结构和功能;其次给出了自主导航所运用到的改进RRT*算法和动态窗口法;在详细叙述上位机软件工作流程的基础上,开发和设计了实时话题显示、读取以及界面可视化等功能;最后基于ROS系统完成移动机器人自主导航功能,并通过实时地图与数据可视化来验证所设计上位机软件功能的有效性。     

基于Rao-Blackwellized粒子滤波器移动机器人SLAM研究

SLAM是移动机器人在未知环境下实现自主导航的关键技术,为解决传统RBPF-SLAM算法建图效果差、计算效率低的不足,基于分层控制的思想,利用kobuki底盘和RPLIDAR A2雷达搭建了机器人导航系统,提出一种优化的Rao-Blackwellized粒子滤波的SLAM方法,粒子采样时纳入高精度的激光数据以弥补里程计数据的不足,优化建议分布函数,对相邻扫描帧进行迭代最近点匹配,增加自适应重采样步骤,并进行了现场建图实验.对比定位误差和运行效率,改进方法要优于传统方法,表明改进方法能有效解决上述问题.     

基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展

同时定位与建图(SLAM)是实现移动机器人真正自治的必要前提, 视觉传感器由于能够提供丰富的环境信息而在SLAM研究中受到重视, 本文从视觉传感器配置方式、视觉特征提取方法、视觉SLAM实现机制、地图表示类型以及环境对视觉SLAM的影响五个方面综述基于视觉传感器的同时定位与建图研究的发展现状, 对已有的典型视觉SLAM方法进行分析和比较, 并展望了未来的发展趋势.     

深度学习下的视觉SLAM综述

本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM（同步定位与地图创建）领域的最新研究成果，重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果，展望了深度学习下视觉SLAM的发展趋势，为后继者了解与应用深度学习技术、研究移动机器人自主定位和建图问题的可行性方案提供助力。     

低成本移动机器人2D SLAM算法地图评估研究

随着传感器技术的发展,移动机器人得到了广泛的应用.用于绘制环境地图的2D SLAM技术是移动机器人领域重要的技术之一,选出适合低成本机器人的算法对机器人的发展和普及至关重要.提出在仿真环境和实际场景下运行广泛使用的四种开源算法:Gmapping、Hector SLAM、Karto SLAM和Google Cartographer,并对它们生成的地图进行了评估.提出五个用于评估地图的指标,即:ND、MSE、SSIM、Proportion和SLS.实验和评估结果表明,四种算法都成功创建了地图,相比于其它算法,Google Cartographer和Gmapping鲁棒性较好,且生成地图最完整、与地面实况图差异较小.     

面向室内退化环境的多传感器建图方法

在室内同时定位与建图(SLAM)的实际应用中,对称单一结构环境易造成激光SLAM错误建图,低质量光照或低纹理环境易造成视觉SLAM失效.针对上述室内退化环境,提出一种将激光、视觉、惯性测量单元(IMU)进行紧耦合的LVI-SLAM方法.在该方法前端,设计视觉评价环节对视觉信息置信度进行自适应调整;在该方法后端,进行位姿图优化以及多传感器回环抑制累积误差.视觉评价实验、单走廊实验以及大场景建图实验的结果证明了该方法的鲁棒性和精确性.在面积为1050 m2的复杂室内环境下,采用该方法建图误差为0.9％.     

融合激光SLAM实现平衡车智能导航

国内现有的两轮智能平衡车几乎不具有自主避障与定位功能。为了提高其安全性与灵活性，在传统的平衡车基础上加入了激光SLAM技术，实现自主建图、路径规划、定位和避障。运用卡尔曼滤波器对六轴传感器采集的加速度和倾斜角进行数据融合处理，在建图和定位方面，采用Google发布的Cartographer算法，路径规划和避障上采用Navigation功能包集成的move＿base下的Teb算法。由于激光雷达建图时需要车速比较缓慢，并且需要尽可能避免抖动，因此让车模保持稳定的运动状态就很重要，为此首先对传感器获得的数据进行滤波，其次对小车的PID参数进行细调。同时为了更方便地控制，加入蓝牙功能，通过蓝牙控制小车运动，实现快速建图。在加入了SLAM技术之后，传统的平衡车可以实现避障和定位功能，能够实时检测出静态和动态障碍物，并绕开障碍物规划出最优路线，实现了无人驾驶功能。     

一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法

激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差，导致建图效果难以满足林业应用要求，提出了一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法，利用局部的直线拟合来判断地面点并滤除，提高树木特征比重，在激光惯导融合SLAM的前端匹配部分对点云数据进行建图，减小由地面点造成的树木匹配误差。在真实样地中对改进前后两种算法进行实验对比和综合量化评价。实验证明，算法改进后建图所得单木位置的平均绝对误差和均方根误差分别减少了61%和50%,说明该算法可以在林下得到更佳建图效果，可为森林资源调查提供技术支撑。     

基于单目视觉的同时定位与建图算法研究综述*

与传统基于激光传感器的同时定位与建图（SLAM）方法相比,基于图像视觉传感器SLAM方法能廉价的获得更多环境信息,帮助移动机器人提高智能性。不同于用带深度信息的3D传感器研究SLAM问题,单目视觉SLAM算法用二维图像序列在线构建三维环境地图并实现实时定位。针对多种单目视觉SLAM算法进行对比研究,分析了近10年来流行的单目视觉定位算法的主要思路及其分类,指出基于优化方法正取代滤波器方法成为主流方法。从初始化、位姿估计、地图创建、闭环检测等功能组件的角度分别总结了当下流行的各种单目视觉 SLAM 或Odometry系统的工作原理和关键技术,阐述它们的工作过程和性能特点。总结了近年最新单目视觉定位算法的设计思路,最后概括指出本领域的研究热点与发展趋势。