SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建。     

水下导航同时定位与地图构建改进算法

研究了水下导航同时定位与环境地图构建(SLAM)技术,以水下机器人(AUV)为载体,研究了水下导航同时定位与环境地图相连(SLAM)技术,研究解决SLAM问题中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在的问题。针对在进行线性化的过程中产生模型误差和在状态转移阵及观测阵中出现未知模型误差的情形,提出基于虚拟噪声补偿技术的EKF算法,结合AUV系统模型搭建仿真平台,从滤波精度、收敛性及算法稳定性方面验证改进算法的效果。从仿真结果表明,相对于传统的EKF算法,改进后的EKF算法显著提高了非线性滤波的性能,解决了AUV应用SLAM技术精确性和鲁棒性的问题。     

大规模环境下基于激光雷达的机器人SLAM算法

为解决大规模环境下机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,提出一种基于Rao Blackwellised粒子滤波器的SLAM算法. 通过选取稳定且易于区别的特征点,发展了一种基于全局约束的数据关联方法,有效地减少了误匹配的概率;采用改进的粒子分布预测函数,提高了粒子滤波器的性能.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,精度也比较高,能够有效地解决大规模环境下的机器人SLAM问题.     

一种结合SLAM的脑机协同导航方法

在机器人系统中引入人脑智能,是提高机器人认知、决策等能力的有效手段。针对脑-机器人控制存在着人脑疲劳、需要多个导联的信息等问题,提出了一种结合同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)的脑机协同导航方法。通过基于3个导联的稳态视觉诱发电位,实现人脑感兴趣目标区域图像的选取,并结合SLAM和人工势场方法,完成脑机协同导航任务。测试结果表明,基于稳态视觉诱发电位的目标区域图像选取方法,平均正确率为94.17%,证明3个导联选取目标区域图像是有效的。在此基础上,测试结合SLAM的脑机协同导航方法,结果表明导航任务完成率为92.5%。所提方法缓解人脑疲劳的同时,降低了脑电采集的硬件要求。     

高适应性激光雷达SLAM

时定位与地图构建(SLAM),或同步建图与定位,目前主要应用于自动驾驶及机器人自主导航领域.由于激光雷达SLAM系统具有较高的测量准确性、对光照变化不敏感的特点,其在工业界获得了广泛的应用.但是基于激光雷达的SLAM算法有几个难以处理的问题:1)在结构化信息较少或在变化场景下的定位的不准确性;2)对于运动畸变的矫正能力...     

一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法

在单机器人SLAM过程中,定位误差和建图误差随机器人运动距离增大而增大。为了有效降低SLAM误差,本文提出了一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,机器人定位和建图问题被分解为两个独立环节,首先,联合机器人控制量和智能空间摄像机网络的观测值估计机器人位姿,给出了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式;然后,机器人利用自身位姿及对目标的观测来构建环境地图。仿真实验表明本方法有效提高了机器人的定位精度,进而得到了更加精确的环境地图。     

基于非结构化月面复杂环境下SLAM技术研究进展

综述了非结构化月面复杂环境下同时定位与地图构建(SLAM)领域的最新研究进展,重点介绍和总结了视觉SLAM的特征提取方式,以及基于EKF、PF滤波器的SLAM方法和基于图优化的3种主流SLAM方法,并对SLAM技术面临的挑战做了深入的研究,最后对未来发展方向进行了展望.研究表明:在非结构化复杂环境下多传感器融合SLAM、多机器人协作SLAM、主动SLAM及结合人工智能技术等前沿性课题已取得一定的研究成果,但在完善方法模型、相关分支问题研究及语义地图创建等方面仍待突破,应作为下一步的重点研究方向.     

视觉SLAM的空地协同导航方法研究

针对机器人同步定位与导航系统中,空中无人机执行地面任务灵活性差、地面无人车视野易被遮挡等问题,采用基于视觉同步定位与地图构建(SLAM)的空地协同导航方法;针对现有空地协同导航系统中无人机多视角下的视差问题,提出了 3D-2D线特征匹配方法;针对图像轮廓还原程度较差的问题,将无人机关键帧拼接后的边缘图像与SLAM地图进...     

基于单线激光雷达的室内环境建图方法研究

伴随着机器人技术的飞速发展,机器人可以代替人类完成很多任务。在室内进行建图导航时,传统的GPS导航系统失效,无法满足灵活性的要求。因此提出使用单线激光雷达的方法,利用其采取到的激光数据信息进行室内地图的构建。手持单线激光雷达,运用Hector SLAM算法,首先利用激光雷达第一帧数据对环境进行描述,然后传感器数据与地图进行匹配,推导出机器人的最佳位姿,同时将局部的环境地图逐步扩展为全局地图。采用上述算法并基于ROS框架进行了实际的验证。实验结果表明,采用此算法可以对室内环境进行精确位姿估计和地图构建。     

基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.     

基于信息融合的同时定位与地图创建研究

针对在复杂环境中,由于传感数据的高度不确定性,采用声纳传感器进行移动机器人同时定位与地图创建的可靠性很低问题。对基于声纳信息与视觉信息相融合的SLAM进行了研究。利用Hough变换对声纳信息与视觉信息进行处理从中提取直线和点特征,并进行特征级的信息融合,从而充分利用声纳与视觉信息中的冗余信息。在移动机器人上的实验表明,多传器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。     

微型无人机视觉定位与环境建模研究

同步定位与环境建模（SLAM）是实现无人机自主飞行和智能导航的关键技术。该文提出了适用于微型无人机的视觉定位与环境建模方法,针对RGB-D传感器使用point-plane ICP点云匹配算法实现视觉自主定位,利用并行计算加速以满足无人机控制的实时性要求;采用TSDF算法融合多帧观测的点云数据,实现了无人机对未知目标环境区域的模型重建;将视觉SLAM系统与无人机载IMU传感器融合,进一步提升了自主定位和建模精度。实际搭建了微型无人机视觉与环境建模验证系统,室内环境下可以达到0.092 m的定位偏差和60 Hz的更新速率,满足了无人机控制的精度和实时性要求,验证了该方法的有效性。     

安全屏障机制下基于SAC算法的机器人导航系统

为了提高移动机器人自主导航系统的智能化水平和安全性,设计了安全屏障机制下基于SAC(Soft Actor-Critic)算法的自主导航系统,并构建了依赖于机器人与最近障碍物距离、目标点距离以及偏航角的回报函数.在Gazebo仿真平台中,搭建载有激光雷达的移动机器人以及周围环境.实验结果表明,安全屏障机制在一定程度上降低了机器人撞击障碍物的概率,提高了导航的成功率,并使得基于SAC算法的移动机器人自主导航系统具有更高的泛化能力.在更改起终点甚至将静态环境改为动态时,系统仍具有自主导航的能力.     

单目视觉自然路标辅助的移动机器人定位方法

针对很多场合下GPS信号会受到遮挡而无法使用,导致机器人定位精度下降很快的问题,提出一种基于单目视觉自然路标辅助的机器人绝对定位方法.在导航环境中的若干位置预先建立视觉路标库.机器人在利用惯导（INS）定位过程中,同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配.建立基于全局特征信息（GIST）和快速鲁棒算子（SURF）局部特征相结合的在线图像快速匹配框架,同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向.最后利用卡尔曼滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和INS有效地融合起来.结果表明,该方法有效地提高在GPS受限情况下惯性导航定位的精度和鲁棒性.     

用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建

将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建。在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法。在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的。     

用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建

将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建.在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法.在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的.     

基于移动机器人定位和导航的人工路标设计

在复杂环境下,如何快速、准确地识别路标是移动机器人定位和导航的关键问题.基于图像分割原理,利用投影和方向特征的处理方法,提出了一种新的人工路标方案.通过统计学的相关理论验证了该路标图案的可行性,实验结果也显示了该图案可以较好地解决移动机器人的路标识别问题.     

非平坦地形下移动机器人航迹推测方法研究

精确可靠的航迹推测是实现移动机器人自主导航的一个极为关键的环节.针对一个3 摇杆6驱动轮的移动机器人实验平台,本文提出了其在非平坦地形下的航迹推测方法.通过运动机构的分析,获得了移动机器人自身的位姿及运动参数.基于非平坦地形下运动机构间的刚体约束,建立了机器人的运动学模型.采用编码器、光纤陀螺仪和倾角传感器等测量机器人的动态参数信息,依据其运动学模型实现非平坦地形下的航迹推测、仿真,并分析验证了航迹推测方法的有效性,从而提高了移动机器人自主导航的定位精度.