一种室内环境下机器人同时定位与地图构建方法

介绍了一种移动机器人室内环境下同时定位与地图构建方法，给出了整个系统的结构框图。将从激光传感信息中提取出的直线特征作为主要的环境描述特征，用EKF算法更新机器人位姿和直线特征的估计值，用一种新的数据关联方法以实现地图的最小描述。直线特征提取采改进的IE2F算法，能够快速地从数据点中得到较为精确的直线参数。实验证明整个系统具有良好的性能。     

基于激光投射的室内视觉导航地图创建方法

针对基于图像分割的室内视觉导航地图创建方法存在无法准确获取导航地图等问题,提出一种利用激光投射的创建方法。在室内天花板上安装激光发射装置,通过激光光斑在图像中实际位置与预测位置的差计算投射区域的高度,利用获得的高度信息创建导航地图。搭建了验证导航地图创建算法的实验平台,实验结果表明,本文方法能够获得地面高度分布,可以创建准确的室内导航地图。     

基于深度相机的机器人室内定位技术研究

机器人在室内运动时,需要创建环境地图并估计位姿,以实现自主定位和导航。针对机器人的同时定位与地图创建(SLAM)问题,采用动态贝叶斯网络描述SLAM状态转移过程。通过不断迭代更新机器人的位置估计和修正估计值,完成机器人的室内定位。基于深度相机采集的RGB图像信息,进行相邻帧图像的特征提取与匹配,估算机器人当前位姿。然后使用迭代最近点算法优化初始位姿。以初始位姿为节点,相邻帧的约束关系为边创建节点图。进一步采用Hogman算法对整个节点图进行动态优化,得到全局一致的室内地图。最后根据优化后的节点图,多帧数据叠加就可得到三维地图。实验采用华硕Xtion Pro Live深度相机,实验室地点为目标,成功创建了环境的三维地图,验证了方法的有效性和可行性。     

利用激光构建二维地图的方法及应用

随着科学技术的日新月异,我国在二维地图构建技术方面也有了新的突破,尤其是激光的使用,进一步提高了二维地图构建的技术。目前,激光构建二维地图技术在卫星探测、激光传感器、机器人室内定位等领域都得到了广泛的推广与应用,但是,其存在的问题也不容小觑。为此,本文将针对我国的激光构建二维地图的方法与应用进行详细的分析,并对其存在的问题提出具体的解决措施。     

基于图形建模的未知环境定位系统

针对移动机器人研究领域中的地图构建问题,传统方案往往会出现机器人不能准确定位,创建地图时间长等问题。为了解决该问题,本文提出了一种较为可靠的方案。通过激光传感器回传的数据传输回控制室绘图并显示,以此即使在不可见情况让探测人员实时了解周遭环境,可以应用在矿区探测,深海探测以及外星探测中。     

基于ROS的机器人运动规划与仿真研究

以IRB 1600机器人为研究对象,建立机器人连杆坐标系,完成机器人正逆运动学分析。利用三维建模软件创建机器人模型,并把三维模型转换成统一机器人描述格式;然后,创建机器人运动规划所需要的配置和启动文件,搭建基于机器人操作系统的仿真平台,并在三维可视化工具中显示机器人模型;最后对机器人进行直线和圆弧规划,分析其各关节角度和位置变化。实验结果表明机器人各关节运动轨迹稳定、精度较高,为机器人运动规划提供了方法。     

移动机器人同时定位与地图构建技术研究

移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术,具有广泛的应用前景,也是目前机器人研究的热门课题之一。本文针对近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了移动机器人SLAM的问题描述、关键性技术、SLAM方法的发展现状及存在的不足。     

基于多传感器信息融合的智能轮椅SLAM研究

0 引言 近年来,关于自主移动机器人导航过程中SLAM方法的研究得到了快速的发展,定位与地图创建方法的实现和应用为机器人的自主导航与避障提供了可靠的依据。     

基于扩展卡尔曼滤波器的移动机器人SLAM研究

文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法,首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表,然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）创建移动机器人定位计算的有界估量;最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据,具有实际意义。     

激光跟踪干涉系统基点的直线约束标定方法EI北大核心CSCD

激光跟踪干涉系统的测量精度是工业机器人标定精度的主要影响因素,其基点标定精度决定了激光跟踪干涉系统的测量精度。为了确定基点与激光跟踪干涉系统的准确距离,提出了一种激光跟踪干涉系统基点的直线约束标定方法。建立了基于直线约束的数学标定模型,使各标定约束点分布在同一直线上,可直接应用干涉测量方法获取约束点的精确坐标,使用最小二乘法进行数值解析确定基点距离,该方法具有原理简单、误差源少、测量精度高的特性。针对影响标定精度的各项参数进行了数值仿真分析,优化标定参数,减小标定误差;最终搭建了实验装置评估该标定方法的性能,实验结果表明,激光跟踪干涉系统的基点距离平均值为290.0764 mm,标准差为4.4μm,满足对工业机器人标定的精度需求;为验证该方法的准确性,对API radian激光跟踪仪的基点距离进行比对测试,与其标称值相差3μm。     

Mobile robot localization: integrating measurements from atime-of-flight laser

This paper presents an algorithm for environment mapping by integrating scans from a time-of-flight laser and odometer readings from a mobile robot. The range weighted Hough transform (RWHT) is used as a robust method to extract lines from the range data. The resulting peaks in the RWHT are used as feature coordinates when these lines/walls are used as landmarks during navigation. The associations between observations over the time sequence are made in a systematic way using a decision directed classifier. Natural geometrical landmarks are described in the robot frame together with a covariance matrix representing the spatial uncertainty. The map is thus built up incrementally as the robot moves. If the map is given in advance, the robot can find its location and navigate relative to this a priori given map. Experimental results are presented for a mobile robot with a scanning range measuring laser having 2-cm resolution. The algorithm was also used for an autonomous plastering robot on a construction site. The sensor fusion algorithm makes few erroneous associations     

基亏GPS的自主移动机器人导航定位系统的实现

GPS导航是自主移动机器人室外完成导盲等复杂任务的首选导航方式。本系统以Samsang公司的ARM芯片$3C6410为处理器,嵌入Windows CE6．0操作系统,采用Visual Studio2008开发上位机软件,以读取串口的方式从GPS模块GS－91中获取NMEA格式的导航数据,并从中提取出位置坐标信息,以供构...     

基于激光传感器的机器人有支路循迹算法

移动机器人的循迹准确性和快速响应性直接关系到它的工作性能,所以国内外大量学者投入了循迹技术的研究中,致力开发先进的循迹技术。该文使用了4个HLSD-2010B和激光传感器作为移动机器人的"眼睛",设计了一个基于M51单片机的有支路循迹算法。     

一种基于激光测距的机器人地图创建方法

针对未知环境中机器人局部地图的构建问题,提出一种激光测距的离散数据自适应曲率估计算法。采用该算法对预处理后的激光扫描数据进行环境特征分割,然后提取并描述环境特征,最后根据特征元素集构建局部地图。仿真和实验结果表明,该方法能准确地描述结构化室内环境,有效地描述和表征了实验环境。     

基于激光雷达的移动机器人运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪是移动机器人研究的难点问题之一.基于2维激光雷达的性能分析与滤波设计的基础上,提出一种自主运动目标检测与跟踪的方法.通过k-近邻对激光雷达扫描的障碍进行聚类分析;基于栅格地图匹配的方法评估障碍的运动参数;检测出运动目标后,通过对机器人进行运动补偿,提出一种改进的粒子滤波算法对目标的运动状态进行评估.最后,利用自行研制的移动机器人进行算法评估,实验结果验证了所提方法的有效性.     

PSD – probabilistic algorithm for mobile robot 6D localization without natural and artificial landmarks based on 2.5D map and a new type of laser scanner in GPS-denied scenarios

This paper presents an approach to mobile robot 6D localization based on a 3D laser scanner in GPS-denied scenarios. Commonly, 6D localization using laser scanners is performed with the use of extraction and association of the features or by comparison of the whole scans (very often off-line) using the ICP algorithm or its modifications. However, in some unstructured non-urbanized rough terrain environments, feature extraction does not seem to be reliable enough. For such kind of environment, we present a new method to mobile robot localization in GPS-denied applications, called PSD (Point-to-Surfel Distance). Unlike state of the art localization methods using laser scanners, we consider every single laser scanner measurement as an observation and use Point-to-Surfel Distance for correction of position and orientation of the robot. Mobile robot localization is based on a specific representation of the terrain in the 2.5D surfel map (terrain height and inclination). The simulation tests compared our method using extended Kalman filter (EKF) and single laser scanner measurements with an up-to-date method using particle filter (PF) and comparing the scan lines with the reference map and with another method using Gaussian mixture maps. The tests confirmed that the proposed method provides satisfying results for GPS-denied scenarios in rough terrain without extractable landmarks and our method is thirty times faster than the PF method (serial implementation). KITTI benchmark tests and real terrain experiments confirmed its usefulness and advantages as well.     

激光雷达测距的机器人最优移动路径选择机制

针对当前机器人最优移动路径选择机制存在误差,工作效率低的缺陷,设计了基于激光雷达测距的机器人最优移动路径选择机制。首先利用人工势场方构建机器人的移动模型,并采用激光雷达测距技术建立栅格地图,然后将障碍物和机器人间的数据引入到坐标系中,经坐标转换映射到栅格地图中,建立障碍物与栅格地图之间联系;最后采用代价函数对机器人移动方向做出评价,根据评价结果选择移动路径,达到躲避障碍物的目的。结果表明,本文方法可以躲避机器人移动路径上障碍物,避障时间短,获得最优的机器人移动路径,对环境的适应性强。     

多人在线三维虚拟机器人教学系统的开发

传统的机器人教育需依赖昂贵的实体机器人,不但成本高且不易于更新换代。为降低成本,相关学者提出了虚拟机器人教学系统。文中提出了一种新的三维虚拟机器人教学系统,该系统基于Ogre三维图形渲染引擎采用C++开发,通过引入NVIDIA PhysX物理引擎,用户能在该系统中模拟机器在真实世界的运动情况。并最终通过在客户机之间传递机器人的运动信息,实现了多人在线功能。     

Building Segment-Based Maps Without Pose Information

Most map building methods employed by mobile robots are based on the assumption that an estimate of robot poses can be obtained from odometry readings or from observing landmarks or other robots. In this paper we propose methods to build a global geometric map by integrating scans collected by laser range scanners without using any knowledge about the robots' poses. We consider scans that are collections of line segments. Our approach increases the flexibility in data collection, since robots do not need to see each other during mapping, and data can be collected by multiple robots or a single robot in one or multiple sessions. Experimental results show the effectiveness of our approach in different types of indoor environments.