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提出了一种基于混合滤波的移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)算法框架,并利用统计理论对SLAM算法进行一致性评估,该算法框架将机器人SLAM中的联合后验概率分布分解为机器人路径部分及以机器人路径为条件的地图部分,使滤波器变成低维滤波,能够有效地提高计算效率.采用约束的无色卡尔曼滤波(CUKF)算法并融合新的观测数据使提议分布更加接近后验概率分布,并且能够精确估计移动机器人的位姿,进而通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法更新特征地图的位置.仿真实验表明该混合滤波技术为SLAM算法提供了一种有效可靠的途径,在一定条件下与其他SLAM算法比较会得到更高的精度要求. 相似文献
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移动机器人的同时定位与地图创建是当前机器人领域研究的基本问题与热点,也是实现智能机器人实现自主导航和控制决策的关键。本文从基于贝叶斯滤波器模型和基于图优化平滑模型两个方面对移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)的研究进行了综述,介绍了这两种模型的基本框架以及关键技术,阐述了模型的各种不同实现形式,分析了这些算法的性能,并探讨了这些算法的优缺点以及相关难点的解决思路。最后对基于滤波器模型和基于平滑模型的同时定位与地图创建的未来发展进行展望。 相似文献
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传统的虚拟现实(VR)技术通过人为建模的方式生成室内三维地图模型,存在速度慢、模型与现实物体尺度之间存在偏差的问题。鉴于此,提出基于VR的移动机器人的真实环境三维建模系统。首先通过视觉同时定位与建图(SLAM)技术快速地获取室内的高精度稠密三维点云地图;其次将三维点云通过曲面重建算法重建为室内三维模型并导入到unity 3D中;然后借助VR设备将室内三维模型置于三维立体的虚拟环境中;最后通过视觉SLAM技术实现移动机器人在室内环境的重定位,实时映射机器人在模型中的位姿,完成交互。利用视觉SLAM技术构建三维地图模型不仅快速,解决了场景尺度偏差的问题,且实现地图的重复使用。同时VR技术也使操作人员可以获得强烈的沉浸感,从而更好地理解机器人的工作环境。 相似文献
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以移动机器人的同步定位与地图构建(SLAM)算法为研究对象,介绍了机器人同步定位与地图构建的原理,并对现有SLAM算法进行深入研究。对现有的SLAM算法进行改进,提出基于平方根UKF的SLAM算法,仿真结果表明,新算法达到提高SLAM算法的稳定性,减少算法运算复杂度并得到较高的估计精度的目的。 相似文献
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《信息通信》2016,(1)
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。 相似文献
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为提高移动机器人在同步定位和地图构建(SLAM)中的定位精度,该文提出一种基于自组织可增长映射(GSOM)的仿生定位算法.该方法将位置细胞的激活特性和神经网络输出层神经元建立响应连接,通过GSOM神经网络构建空间的拓扑地图,利用感知距离信息实现位置细胞的激活响应从而估计机器人位置,以此还原机器人的运行路径.实验结果表明... 相似文献
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移动机器人的地图构建与运动控制是智能移动机器人进行自主导航的基础。针对工业装配生产线的不同工位需要送料的需求,本文以一台轮式差速移动送料机器人为研究对象,利用激光雷达作为传感器,搭建一个装配生产线,设计、实现了基于ROS的移动送料机器人的地图构建与运动控制策略。利用slamgmapping算法包,实现了机器人在特定装配生产线环境下的同时定位与地图构建;在主程序代码中利用状态机的机制,实现了机器人到达指定工位的运动控制。实验结果表明,该算法和运动控制策略可以满足在所搭建的装配生产线中进行定位和运行。 相似文献
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基于单目视觉的机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法是实现机器人自主行走的重要研究方向之一,而图像特征匹配技术是该方法中的关键技术。基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的SLAM匹配方法具有提取特征点数量丰富、稳定等优点,然而在速度以及正确率方面仍存在一些不足。因此针对SIFT算法描述子维数高、匹配时间长等问题,提出了一种改进的SIFT算法,将原128维的特征描述子降至内部矩形外部圆形的24维特征描述子,匹配过程中应用了三线性插值、RANSAC算法等对匹配结果去除误匹配。实验结果最终表明,改进后的SIFT算法不仅对角度变化、光照变化等情况均具有良好的鲁棒性,匹配速度和正确率也有显著提升,可满足实时SLAM同步地图构建的需要。 相似文献
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针对单个机器人在大场景下建图与定位效果不佳,以及地图合成不实时的问题,本文提出一种兴趣区域地图提取与ROS的多机器人SLAM地图融合方法.该方法由单个机器人构建局部地图,对地图进行兴趣区域提取后,再上传到给中央处理机器,由中央处理机器利用霍夫变换地图融合算法,进行地图融合处理.验证结果表明,本系统实现了多机器人协作实时... 相似文献
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《信息通信》2017,(10)
即时定位与地图构建(SLAM)是解决移动机器人在未知非结构化环境中自主导航与控制的关键,一个完整的SLAM系统包括传感器数据处理、位姿估计、构建地图、回环检测四个部分。其中回环检测机制是解决移动机器人的闭环重定位,提高SLAM系统鲁棒性的重要环节。该研究提出一种基于ORB词袋模型的SLAM系统框架,通过研究与分析了使用FLANN算法选取关键帧与匹配帧间特征点,ORB特征描述子对检测速度的提高,通过k-means++算法对特征点进行训练生成含有视觉单词的词袋模型,使用高斯金字塔的直方图交叉核的SVM分类器,使用e PNP算法的增量式帧间位姿估计,回环检测重定位机制等环节,实现了单目视觉SLAM系统的初始化与位姿优化,实现了在丢帧状况下通过词袋模型进行重定位。最后通过搭建实验平台和标准数据集的测试得到的数据结果表明,基于ORB词袋模型的SLAM系统,具有良好的实时性,能够有效提高SLAM系统的重定位准确性,增强了系统的鲁棒性。 相似文献
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由于机械制造工艺的原因,轮式机器人内部传感器获得的控制量在实际中为有色噪声,经典的同步定位与地图构建(SLAM)算法将不适用.提出一种有色过程噪声的机器人同步定位与地图构建算法.将机器人非线性过程模型线性化,用增广状态变量维数的方法将有色过程噪声模型转化为高斯白噪声模型.算法按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建递推进行同步定位与地图构建.仿真结果表明,在有色过程噪声条件下,与EKF-SLAM算法和Fast-SLAM算法相比,提出的算法的机器人定位精度更好. 相似文献
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为提高移动机器人在同步定位和地图构建(SLAM)中的定位精度,该文提出一种基于自组织可增长映射 (GSOM)的仿生定位算法。该方法将位置细胞的激活特性和神经网络输出层神经元建立响应连接,通过GSOM神经网络构建空间的拓扑地图,利用感知距离信息实现位置细胞的激活响应从而估计机器人位置,以此还原机器人的运行路径。实验结果表明细胞间隔R对定位精度有较大影响,选取合适的细胞间隔能有效地减少神经网络的学习时间,提高定位精度,该文算法平均误差在0.153 m以内,定位精度达到90.243%,均优于原有算法。经验证该文算法建立的模型能够实现机器人的空间位置表征,提高了机器人在实验场景下的定位精度,表现出良好的位置估计性能。 相似文献