移动机器人三维激光SLAM算法研究

鉴于移动机器人三维激光SLAM技术的先进性,探讨激光雷达测距与建图算法,以及其两种改进算法:轻量级及地面优化激光雷达测距与建图(LeGO_LOAM)和LOAM的高级实现算法(A_LOAM),尤其对其低漂移、强实时的特性展开深入研究。通过设计对比实验,对不同SLAM算法的优劣进行分析。搭建移动平台,在实际大尺度室外场景和公开数据集KITTI下,从相对位姿估计误差入手完成对比实验。实验结果证明改进算法相比于LOAM可以达到更小的相对位姿估计误差。     

基于图优化的移动机器人视觉SLAM

针对目前移动机器人视觉SLAM（simultaneous localization and mapping）研究中存在的实时性差、精确度不高、无法稠密化建图等问题,提出了一种基于RGB-D数据的实时 SLAM算法。在本算法前端处理中,采用了鲁棒性与实时性更好的ORB特征检测。利用 RANSAC 算法对可能存在的误匹配点进行剔除完成初始匹配,对所得内点进行PNP求解,用于机器人相邻位姿的增量估计。在后端优化中,设计了一种遵循图优化思想的非线性优化方法对移动机器人位姿进行优化。同时结合闭环检测机制,提出了一种点云优化算法,用于抑制系统的累积误差,进一步提升位姿与点云的精确性。实验验证了本文所提方法能够迅速、准确地重构出稠密化的三维环境模型。     

基于语义分割动态特征点剔除的SLAM算法

针对动态物体容易干扰SLAM建图准确性的问题,提出了一种新的动态环境下的RGB-D SLAM框架,将深度学习中的神经网络与运动信息相结合。首先,算法使用Mask R-CNN网络检测可能生成动态对象掩模的潜在运动对象。其次,算法将光流方法和Mask R-CNN相结合进行全动态特征点的剔除。最后在TUM RGB-D数据集下的实验结果表明,该方法可以提高SLAM系统在动态环境下的位姿估计精度,比现有的ORB-SLAM2的表现效果更好。     

一种基于RBUKF滤波器的SLAM算法一种基于RBUKF滤波器的SLAM算法

同时定位与建图(SLAM)是智能机器人实现真正自治的必要前提,是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法,它能够在同样计算复杂度的情况下,避免基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)SLAM算法由于线性化误差大导致滤波器发散,从而出现建图错误的缺点。基于公共数据集的实验表明该方法估计的最终地图比EKF的方法精度高。     

基于事件相机的定位与建图算法: 综述

事件相机是一种新兴的视觉传感器, 通过检测单个像素点光照强度的变化来产生“事件”. 基于其工作原理, 事件相机拥有传统相机所不具备的低延迟、高动态范围等优良特性. 而如何应用事件相机来完成机器人的定位与建图则是目前视觉定位与建图领域新的研究方向. 本文从事件相机本身出发, 介绍事件相机的工作原理、现有的定位与建图算法以及事件相机相关的开源数据集. 其中, 本文着重对现有的、基于事件相机的定位与建图算法进行详细的介绍和优缺点分析.     

采用双视觉里程计的SLAM位姿图优化方法

后端轨迹优化是视觉同步定位与建图系统的重要组成部分,可以显著地提高定位精度.然而,现有的基于捆集约束法的优化方法在大场景中计算量大,并且无法应用于端到端视觉里程计.针对这个问题,提出了一种在前端采用2个视觉里程计的后端通用位姿图优化方法,可以应用于端到端视觉里程计.该方法采用一个高速低精度的端到端视觉里程计以高频率运行...     

基于语义信息和边缘一致性的鲁棒SLAM算法

为解决动态环境中视觉定位精度下降、鲁棒性不足的问题,并改善构建的环境地图,提出一种基于语义信息和边缘一致性的鲁棒同时定位与地图创建(SLAM)算法.首先使用YOLOv3算法获取环境语义信息,得到初步的图像语义动静态分割.而后使用基于图像中边缘的距离变换误差和光度误差的一致性评估,进一步对图像的动静态区域进行细分,并利用连通区域分析和漏洞修补算法修正动态区域.使用图像非动态区域的特征点进行特征匹配,利用非线性优化算法最小化特征点的重投影误差,得到优化的相机位姿.利用特征点共视性和动静态区域面积进行绘图关键帧的选取,从而构建不包含动态物体信息的静态环境地图.公开数据集中高动态环境的实验表明,本文算法能够准确地区分图像中的动静态信息,完成动态环境下的精确定位与地图构建任务.并且本文算法在纯静态环境下不存在定位精度下降的情况.     

基于高层语义词袋的人体行为识别方法

人体行为分析为视频监控系统、视频检索系统提供重要的研究基础。本文提出了一种基于高层语义词袋模型 的人体行为识别方法。该方法根据底层词袋中词汇的相关关系,构造出一个基于词汇交互信息量的底层词汇图;然后使用层 次聚类的方法对该图进行分割,得到底层词汇组模型,最后将该模型表示为高层语义词袋模型。实验结果表明,该方法可以高 效地识别视频中的人体行为。     

融合点线特征的视觉惯性SLAM算法

为使移动机器人在昏暗场景中获得更高的定位精度以实现更好的建图效果,针对特征点稀疏、相机移动过快所导致的SLAM算法初始化困难、定位精度较低等问题,提出了一种融合点线特征的视觉惯性SLAM算法。通过EDLines线特征提取匹配算法来引入丰富的线特征,进而提升特征跟踪的鲁棒性;利用惯性传感器和视觉传感器的互补优势,通过视觉惯性分步联合初始化方法在初始化阶段分三步进行优化,进而提升初始化的精度和速度。实验表明,该算法所使用的线特征提取匹配算法相比传统的LSD算法具有了更快的匹配速度和更低的误匹配率,并且该算法在视觉惯性数据集中相机位姿的估计精度更高、鲁棒性更强。     

开放式环境下变电站机器人SLAM算法研究

同时定位与建图技术是变电站巡检机器人自主运行的关键。目前投入使用的机器人大多使用2D激光作为传感器,其发展出的两类算法也比较成熟。但这两类算法存在实时性不强、过于依赖先验地图等缺点。针对现有两类算法的缺点,提出了一种在开放式环境下也能正常运行的局部建图算法。该算法融合了现有算法的优点,在地图无变化区域使用原有算法,在地图变化区域进行实时建图。通过与现有算法的比较,证实了该算法的可靠性。并通过比较,提出了使用最小二乘法来提高该算法的精度。     

基于视觉惯性里程计与语义信息的无人机SLAM方法研究

室内环境中存在丰富的语义信息,可以使机器人更好地理解环境,提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建(SLAM)领域得到了深入研究和广泛应用,但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困难。针对上述难点,提出了一种基于视觉惯性里程计算法与语义信息相结合的新方法,该方法通过视觉惯性里程计来估计机器人的状态,通过校正估计,构建从语义检测中提取的几何表面的稀疏语义地图;通过将检测到的语义对象的几何信息与先前映射的语义信息相关联来解决视觉惯性里程计和惯性测量单元的累积误差问题。在室内环境中对装备RGB-D深度视觉和激光雷达的无人机进行验证实验,结果表明,该方法比视觉惯性里程计算法取得了更好的结果。应用结合语义信息和视觉惯性里程计的SLAM算法表现出很好的鲁棒性和准确性,该方法能提高无人机导航精度,实现无人机智能自主导航。     

一种情感词语义加权的句子倾向性识别方法

互联网上大量的主观评论性信息蕴含着巨大的商业价值,同时也促使了倾向性识别研究的兴起。句子倾向性识别是文本倾向性识别的基础,现有句子倾向性识别方法存在着识别效果不理想、模式抽取困难等问题。将情感词视为基因,在不同的语境下呈现出不同的性状,通过构建情感词语义倾向分析器,先确定情感词的静态显性,然后根据不同的语境确定情感词的动态显性,最后提出基于情感词语义加权的句子倾向性识别算法。实验结果显示,该方法提高了句子倾向性识别的判全率和判准率,是合理和有效的。     

面向词义消歧的词语相关度计算

为解决词义消歧问题,引入了语义相关度计算。研究并设计了词语相关度计算模型,即在充分考虑语义资源《知网》中概念间结构特点、概念信息量和概念释义的基础上,利用概念词与实例词间的搭配所表征的词语间强关联来进行词语相关度的计算。实验结果表明,该模型得到的语义相关度结果对于解决WSD问题提供了良好的支撑依据。     

基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法

针对目前视觉SLAM方法鲁棒性差、耗时高,使系统定位不够精确的问题,提出了一种基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法。首先通过短线剔除和近似线段合并策略改进LSD（line segment detection）提取质量,以提高线特征检测的速率和准确度;然后在后端优化中有效融合了点、线和IMU数据,建立最小化目标函数进行优化,得到更精确的相机位姿;最后在EuRoC数据集和现实走廊场景进行了实验验证。实验表明,所提算法可以有效提升线特征提取的质量和速度,同时有效提高了SLAM系统的定位精度,获得更为丰富的点线结构地图。     

基于多类别语义词簇的新闻读者情绪分类

分析和研究文本读者情绪有助于发现互联网的负面信息,是舆情监控的重要组成部分。考虑到引起读者不同情绪主要因素在于文本的语义内容,如何抽取文本语义特征因此成为一个重要问题。针对这一问题,提出首先使用word2vec模型对文本进行初始的语义表达;在此基础上结合各个情绪类别分别构建有代表性的语义词簇,进而采用一定准则筛选对类别判断有效的词簇,从而将传统的文本词向量表达改进为语义词簇上的向量表达;最后使用多标签分类方法进行情绪标签的学习和分类。实验结果表明,该方法相对于现有的代表性方法来说能够获得更好的精度和稳定性。     

基于语义分割不确定性的特征点选择算法

针对基于特征点法的视觉里程计中的特征点提取问题,提出一种基于互信息和语义分割不确定性的特征点选择算法。算法依据特征点的语义信息和几何信息,保留提取于潜在静态物体的特征点。算法根据语义上下文信息对特征点的语义不确定性进行修正,并根据特征点的信息熵变化量对特征点进行筛选。最后,用公开的KITTI视觉里程计数据集评估上述算法,并与其他算法的实验结果对比。结果表明,该算法能够实现更准确的位姿估计,验证了算法的有效性和可行性。     

基于深度估计网络SS-Net的SLAM系统

现有的SLAM方案中,单目SLAM系统无法满足高精度定位。因此提出了一种基于深度估计网络的SLAM系统。此系统在ORB-SLAM的系统上,融合了Sobel边界引导和场景聚合网络（sobel-boundary-induced and scene-aggregated network,SS-Net）的系统,仅依靠单目实现精准定位。SS-Net考虑了不同区域的深度关系和边界在深度预测中的重要特征。基于边界引导和场景聚合网络（boundary-induced and scene-aggregated network,BS-Net）,SS-Net提出了边界提取模块（edge detection,ED）,改进了图像细化模块（stripe refinement,SR）。SS-Net网络能够考虑不同区域之间的深度相关性,提取重要的边缘,并融合不同层次下面的网络特征,可以处理单帧图像,从而获得整个序列的深度估计。在NYUD v2和TUM数据集上的大量实验表明,SS-Net深度预测有较高的准确性,并且证明了基于SS-Net的SLAM系统比原系统更优秀。     

基于互信息的维吾尔文自适应组词算法

传统的分词方法将一个维吾尔文语义词(多词关联模式)拆分成与词意义不符的若干个片段,因此在维吾尔语文本分析及文本处理过程中导致许多问题,严重影响文本处理效率.提出了一种维吾尔文组词的全新概念,用互信息作为相邻单词间关联程度的度量,实现了基于分段式策略和增量式策略的两种自适应组词算法,并与传统的分词方法得到的词汇表进行对比分析.实验结果表明,组词算法能够非常有效地提取文本中的语义词,两种算法在大规模文本集上的组词准确率分别达到了84.31％和88.24％.     

语义线特征辅助的动态SLAM

动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20％,比DynaSLAM提高了20.42％,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。