双目立体视觉栅格地图构建方法

本文基于立体视觉定位技术,提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建方法,用以解决目前视觉SLAM技术构建的稀疏特征地图难以直接用于自主导航的问题。本文提出的方法仅以视觉信息作为输入实时完成移动机器人自定位与外界环境栅格地图的构建。首先采用双目立体视觉定位获取机器人运动参数,利用稠密匹配估算空间点云分布,在考虑机器人实际高度的情况下将三维点云投影成二维数据,最后通过二值贝叶斯滤波器在线构建栅格地图。本文所构建的栅格地图包含环境几何信息,可直接应用于机器人路径规划与导航。实验结果验证了本文所以出的定位与地图构建方法的可行性。     

基于细化算法的移动机器人拓扑地图创建

在大规模未知环境中,移动机器人要自主完成导航和路径规划等智能任务,关键问题是创建周围环境地图.拓扑地图.以图(Graph)的结构形式表现-个环境的连通性,是一种紧凑的环境表示方法.文中借鉴图像处理中的细化算法来创建室内环境的拓扑地图,首先以栅格地图建模机器人环境,然后将环境的栅格地图进行细化,提取出环境的有效拓扑信息.而且,此方法创建的拓扑地图,未直接使用传感器原始数据,对环境的变化具有较强的鲁棒性.仿真实验结果表明,基于细化算法创建的环境拓扑地图,清晰、简洁,不会产生多余的节点和路径信息.相比于栅格地图,信息存储量明显减少,从而提高了移动机器人自主运行、导航和路径规划的能力,大大提高了系统的工作效率.     

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。     

基于生物启发神经网络和DMPC的多机器人协同搜索算法

针对多机器人在未知区域的覆盖搜索问题,提出一种基于生物启发神经网络和分布式模型预测控制(DMPC)的多机器人协同搜索算法.利用栅格地图表示未知区域,基于栅格地图建立生物启发神经网络来表示动态搜索环境,生物启发神经网络中未搜索栅格的神经元活性值大于已搜索栅格和障碍物栅格.在此基础上,为了平衡机器人覆盖搜索过程中的短期收益和长期收益,避免后期陷入局部最优,引入DMPC作为决策方法.选择预测周期内机器人所覆盖栅格的神经元活性值增量作为主要激励函数,引导机器人向未覆盖区域搜索,并采用差分进化算法(DE)进行优化求解,得到最优解.最后通过设计仿真实验验证了所提出方法的有效性和优越性.     

一种基于声纳信息的移动机器人实时导航方法

提出了一种基于声纳信息的移动机器人实时导航方法。首先建立声纳感知数据向地图映射的概率模型,将声纳感知到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示,并利用D-S证据理论对其进行数据融合,得到机器人的局部环境。在此基础上,采用基于滚动窗口的方法进行移动机器人路径规划,最终实现实时导航。试验结果表明该方法是可行和有效的。     

基于免疫自适应遗传算法的机器人栅格地图融合

融合各机器人独自创建的环境地图,实现信息共享,是提高分布式多移动机器人系统环境探索效率的关键.研究了在没有公共参考坐标系及机器人相对位置信息未知情况下的栅格地图融合问题,提出了一种基十免疫自适应遗传算法的栅格地图融合方法,该算法把反映两个栅格地图重叠区域相异程度的优化函数作为抗原,每个可能的平移、旋转平面转换对应一个抗体.仿真结果表明了该算法可以较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,搜索到两个栅格地图的最佳重叠区域,实现地图融合.     

基于机器人服务任务导向的室内未知环境地图构建

针对室内移动机器人的服务任务,提出一种包括全局语义层、区域规划层、局部空间层的3 级室内环 境地图,使机器人不仅掌握面向导航的环境平面结构,而且还了解局部复杂空间的3 维栅格地图及描述房间和物品 功能及关联、归属关系的语义信息．首先,机器人依据视觉获得的深度信息及QR 码标签提供的物品操作功能信息 进行3 维栅格地图和物品功能图的构建,形成局域层空间描述．其次,基于贝叶斯估计算法构建区域层的2 维栅格 地图,同时形成无向加权图,构成区域规划层．最后,基于谱聚类算法构建具有房间分割功能的拓扑地图,结合物 品功能图,获得房间功能及房间之间关联关系、物品与房间归属关系等的语义信息,形成全局语义拓扑地图．仿真 试验表明,环境地图的3 级结构适用于室内机器人的服务任务,可以理解人的语义命令,生成合理的服务路径,并 确保机器人在复杂环境中安全运行．     

基于RTAB-Map视觉里程计的地形环境高程建图研究

在基于视觉的即时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）中，RTAB-Map是一个比较经典的解决方案，它包含有鲁棒的视觉里程计，同时也提供稠密点云地图、2D占据栅格地图和Octomap(3D占据栅格地图)三种地图构建形式。但稠密点云地图数据量大，无法适用于机器人导航；2D占据栅格地图虽数据量小，但无法反映复杂地形特征，一般只用于室内扫地机器人导航；Octomap能较好地反映三维空间内障碍物的信息，多用于无人机的导航，但对于地面移动机器人来说存在信息冗余。为RTAB-Map扩展了2.5D高程栅格地图构建模块，这种地图可以很好地反映地形环境特征，且地图所占用存储空间更小，更能充分利用移动机器人有限的存储和计算资源。     

基于新型栅格启发式算法的矿井机器人路径规划

在传统正方形栅格地图中,存在机器人遇到障碍物时沿对角线方向移动易与障碍物碰撞,其绕障和平稳性等方面的能力较差且实时探测过程中每步消耗的时间无法唯一确定等问题。针对上述问题,提出了以正六边形栅格化的工作环境为基础,采用改进的启发式路径搜索算法对多个并行移动的矿井机器人进行路径优化的方法。从绕障转角、绕障能力及最优路径3个方面,对单个机器人在正方形和正六边形栅格建模环境中的运动性能进行比较分析,结果表明:就单个机器人来说,正六边形栅格地图下的路径长度代价小于正方形栅格地图的路径长度代价;从单个机器人的路径规划来看,正六边形栅格地图更有利于获得最短路径,从而得出正六边形栅格比传统正方形栅格更适合于机器人工作环境的建模。针对多个协同操作的机器人并行移动的路径规划问题,在正六边形栅格化的工作空间建模基础上,采用改进的启发式路径搜索算法对多个机器人的路径进行优化:采用改进的启发式估计函数规划多个协同操作的机器人路径,该函数决定了当前机器人所在位置周围所有相邻栅格中哪一个即将被机器人遍历。依据机器人已经遍历的栅格数和候选栅格与该机器人目标栅格之间的变形曼哈顿距离,该启发式估计函数可评估出相邻栅格的适应度值。仿真结果表明:正六边形栅格地图在路径总长及算法运行时间上均比正方形栅格地图减少了10%以上,且有效避免了机器人与静态障碍物之间及机器人之间发生碰撞,提高了机器人的安全性;随着机器人数量的增多,改进的启发式路径搜索算法对正六边形栅格地图的机器人路径和算法运行时间的优化作用更加明显。     

基于激光传感器构建环境拓扑地图

地图构建是移动机器人在未知环境中实现导航任务的基础。利用激光传感器扫描数据构建环境边界的几何地图,并在构建环境几何地图的基础上,将传感器的扫描数据以机器人为中心分割成4个区域,并利用提出的中线法抽取机器人所处环境自由空间的拓扑地图。实验表明:该方法能有效、实时、紧凑地表示环境。     

温室移动机器人复合栅格地图构建方法研究

针对温室环境中机器人依靠自身携带的传感器无法获取全面的环境信息,从而常导致路径规划错误的问题,提出了一种结合外部传感器系统获取温室环境信息,构建复合栅格地图的方法。首先,利用无线传感器网络定时采集对机器人通过性有影响的温度、湿度环境信息,并发送给机器人;其次,当温度或湿度数据的变化率达到设定阈值时,机器人利用阈值分割和插值法分别建立温度和湿度栅格地图;最后,将温度栅格地图、湿度栅格地图和室内障碍物物栅格地图相结合,构建动态更新的复合栅格地图。经测试,采用常规A*算法规划路径时,基于环境数据变化率阈值设定为±10%的复合栅格地图的成功率和完成时间,分别是基于普通栅格地图成功率的2.5倍,和1.05倍。结果表明,复合栅格地图能提高路径规划的成功率,并且不会由于动态更新复合栅格地图,导致机器人响应时间明显增加,实时性能满足系统的实际需求。     

基于动态矩阵的未知环境地图构建与路径规划

目前主流的SLAM地图构建方法在环境建模中一般要借助人机交互平台,人工成本高,独立性较差。提出基于动态矩阵的未知环境地图构建算法,可以在完全未知的陌生环境中,基于二维空间栅格地图建模并利用A^*算法进行回溯,独立实现地图信息的全覆盖采集。针对传统的局部覆盖路径规划算法存在重复率高、运行效率低的问题,进行了改进设计,一旦检测到封闭区域则优先处理,并采用沿边循迹和牛耕式运动相结合的方法进行子区域路径规划。算法使用Matlab进行仿真设计,通过Webots机器人仿真平台进行了验证,仿真结果表明,改进算法与传统的局部覆盖算法相比,在子区域划分数目、回溯路径总长和路径重复率等指标上有明显提高。     

一种基于声纳信息的地图创建方法

地图创建是实现机器人在未知环境中自主导航的关键。该文对移动机器人在地图创建中所收集的不确定传感信息进行研究,分析声纳传感器的散射和镜面反射特性,提出一种改进的概率栅格的地图创建方法。该方法将距离信任因子引入到声纳传感器模型。利用该模型,实现移动机器人的自主地图创建,并有效地减少由于声纳传感器所引起的不确定性。通过机器人平台上进行的实验表明该方法的有 效性。     

多机器人地图融合方法研究

多机器人建图是实现机器人自主导航,完成复杂智能任务的关键.其中如何将不同机器人采集的数据融合到全局地图中,成了多机器人建图中的一个核心问题.文中采用独立探索、集中建图的探索策略,提出一种基于改进差异进化算法的多机器人概率栅格地图的融合.该算法在地图相似度的概念基础上,建立相异度函数,利用改进的进化算法搜索策略快速地搜索各局部地图之间的最大重叠部分,实现了多机器人系统栅格地图的融合,有效的解决了相对位置未知情况下的地图创建问题.通过实验验证了该方法正确、可行.     

室外自主移动机器人AMOR的导航技术

在非结构化环境,移动机器人行驶运动规划和自主导航是非常挑战性的问题。基于实时的动态栅格地图,提出了一个快速的而又实效的轨迹规划算法,实现机器人在室外环境的无碰撞运动导航。AMOR是自主研发的室外运动移动机器人,它在2007年欧洲C-ELROB大赛中赢得了野外自主侦察比赛的冠军。它装备了SICK的激光雷达,用来获取机器人运动前方的障碍物体信息,建立实时动态的环境地图。以A*框架为基础的改造算法,能够在众多的路径中快速地找到最佳的安全行驶路径,实现可靠的自主导航。所有的测试和比赛结果表明所提方案是可行的、有效的。     

VFF^＋：改进的虚拟力场移动机器人避障算法

分析了虚拟力场法采用全局栅格表示环境信息具有累积误差大、信息存储量大的缺点，设计了动态栅格法表示环境信息，使用跟随机器人移动的扇形栅格表示环境信息，使用栅格中心坐标投影的方法存储多次超声测量数据信息，与势场法相结合对机器人进行导航控制。经仿真和实验验证，改进后的虚拟力场法取得了良好的应用效果。     

全局环境未知时机器人导航和避障的一种新方法

研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题．将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法．将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息；在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航．仿真与实验结果表明了该方法的有效性．     

基于模糊逻辑的机器人导航系统研究

由于未知环境下机器人导航容易出现死锁问题,设计了一种基于栅格的地图模型叫“数据栅格”,并在此基础上提出了一种基于行为的导航方法即“安全导航法”。数据栅格记录了周围环境中障碍物信息和机器人路径信息,安全导航法就是应用数据栅格技术来解决未知环境下机器人导航遇到的死锁问题。模糊逻辑用来设计和协调各种导航行为。仿真和实际环境的实验结果也证实了该方法的良好性能。     

视觉传感系统的自主移动机器人路径规划方法

在未知环境下,机器人很难快速获取周边环境信息并建立实时环境地图,实现自主运行.为此提出基于视觉导航的方法,利用全景摄像机作为机器人的视觉传感器系统采集环境信息,将彩色地图进行HSI空间下模糊聚类图像分割,得到环境二值图像;将图像进行栅格化处理来构建环境地图,运用8方向连接的Dijkstra进行全局路径规划,计算出最优路径,从而实现移动机器人的快速、自主运动.经过仿真实验证明,该方法有效且可行.     

移动机器人全覆盖信度函数路径规划算法

针对移动机器人全覆盖路径规划问题,给出一种基于栅格信度函数的全覆盖路径规划算法。目的是为了控制移动机器人能够遍历工作区域中所有的可到达点,同时保证能够自动避开障碍物。首先,根据环境的信息对栅格地图进行赋值,使用不同的函数值表示障碍物、已覆盖栅格和未覆盖栅格;其次,判断机器人是否陷入死区引入不同方向信度函数,对栅格函数值进行调整;最后,机器人根据栅格信度函数值规划覆盖路径。本文所提及的算法不仅能够引导移动机器人实现工作区域的全覆盖而且能够快速逃离死区,实现覆盖路径的低重复率。仿真实验中,通过与生物启发神经网络算法的比较,证明本文提及算法有更高的覆盖效率。