基于SLAM技术在视障人群视觉辅助领域应用研究

针对多传感器融合激光SLAM技术及其发展进行了简要介绍,分析了视觉SLAM系统的关键问题以及在视障辅助实际应用中的难点,研究利用多传感器融合技术进行地图构建了从而减小单一传感器探测误差的方法,并对激光SLAM技术在视障辅助领域的未来进行了展望.     

基于Cortex-A53平台的激光雷达SLAM实现

针对移动机器人实现同时定位与地图构建(SLAM)的高硬件成本问题,提出了在Cortex-A53处理器平台上实现激光雷达SLAM的方法。完成了Cortex-A53处理器平台上软件平台的构建,并结合激光雷达采集的数据实现了SLAM,对相关程序进行了优化使得处理器的性能满足程序的运算量。实践结果证明,在Cortex-A53处理器平台上可以构建较高精度的地图以及实现室内环境下的导航、避障,从而降低了移动机器人实现SLAM的硬件成本。     

室内移动机器人的SLAM算法综述

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位与地图构建,目前被广泛应用于机器人领域.SLAM算法使得机器人处于陌生环境时,能够通过自身搭载的传感器来感知环境信息并建立环境地图,并完成对自身位姿的计算,从而能够在未知环境中进行移动.随着研究者们对SLAM问题的深入研究...     

无人机平飞下激光雷达和双目视觉融合的SLAM建图

针对无人机在较快运动下使用单一传感器难以有效构建地图的问题,提出一种基于LiDAR与双目融合的建图方法。利用LiDAR获取远处环境信息,提取物体的边界信息减少数据冗余,实现预先地图的构建;使用双目获取近处的信息,同时利用改进的特征金字塔法以实现特征快速提取,与LiDAR预建地图并行计算提高运行效率;最后将视觉特征与LiDAR预建地图融合构建二维地图。实验表明,该方法在无人机不同速度下可构建可靠性更高、更精确的环境地图,可为快速无人机的实时避障提供位置信息。     

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。     

基于传感器和视觉SLAM的双目相机虚拟注册研究

在无标记增强现实中,针对基于视觉特征的同时定位与地图构建(SLAM)增强现实注册算法在图像模糊、运动过快和特征缺失等情况下存在精度急剧下降问题,提出一种在视觉SLAM基础上融合惯性测量单元(IMU,Inertial measurement unit)改进的相机定位与虚拟注册方法.所提注册方法,在进行特征点匹配时通过IMU预积分模块减小匹配特征点的搜索空间,加速特征点匹配过程,提高时间效率;确定相机位姿时,采用视觉SLAM和IMU数据联合求解相机位姿,提高了注册精度.再根据相机位姿变化信息计算出变换矩阵,完成对虚拟对象的注册.最后,通过EuRoC数据集验证该方法的性能,对比其他方法,所提方法具有更高的时间效率和注册精度.     

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。     

多源融合SLAM的现状与挑战

同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术在过去几十年中取得了惊人的进步,并在现实生活中实现了大规模的应用。由于精度和鲁棒性的不足,以及场景的复杂性,使用单一传感器(如相机、激光雷达)的SLAM系统往往无法适应目标需求,故研究者们逐步探索并改进多源融合的SLAM解决方案。本文从3个层面回顾总结该领域的现有方法:1)多传感器融合(由两种及以上传感器组成的混合系统,如相机、激光雷达和惯性测量单元,可分为松耦合、紧耦合);2)多特征基元融合(点、线、面、其他高维几何特征等与直接法相结合);3)多维度信息融合(几何、语义、物理信息和深度神经网络的推理信息等相融合)。惯性测量单元和视觉、激光雷达的融合可以解决视觉里程计的漂移和尺度丢失问题,提高系统在非结构化或退化场景中的鲁棒性。此外,不同几何特征基元的融合,可以大大减少有效约束的程度,并可为自主导航任务提供更多的有用信息。另外,数据驱动下的基于深度学习的策略为SLAM系统开辟了新的道路。监督学习、无监督学习和混合监督学习等逐渐应用于SLAM系统的各个模块,如相对姿势估计、地图表...     

基于快速增量式视觉感知的类脑SLAM

传统的RatSLAM算法中视觉处理受环境、光照的影响大,进而导致建图精度及稳定性下降。因此,提出了一种快速增量式视觉处理方法克服原RatSLAM系统中的视觉处理的缺陷。以一个改进型的二叉搜索树为检索算法,通过动态岛屿机制对图像进行分组,最终通过序列匹配的形式实现环境识别,达到了在线、准确、快速识别环境的目的。实验结果表明,所提算法的位置识别准确率高于99%,召回率高于80%,平均处理时间低于50ms。本系统的闭环性能、时间性能及建图稳定性均显著优于现有方案,进一步证明了基于快速增量式视觉处理方法的鲁棒性、高效性。     

基于RGB-D相机的SLAM算法优化

为解决在利用增强现实技术进行装备维修的应用中,由于头戴设备硬件资源受限和计算能力不足导致的三维场景建模实时性差、回环检测鲁棒性低问题,利用RGB-D相机对传统视觉SLAM方法中计算费时的环节进行优化。通过将帧间匹配的SIFT算法提取主要素对特征描述符合理降维,优化匹配距离;利用RGB-D相机获取场景轮廓以降低关键帧数目;在回环检测中增加轮廓粗匹配步骤,减少词袋模型中用于聚类的特征描述子数量,提高回环检测的速度和效果。实例验证了该算法的可行性。     

基于激光测距与双目视觉信息融合的移动机器人SLAM研究

未知复杂环境中不规则的障碍物使传感数据具有不确定性,单依靠激光测距仪进行移动机器人的定位与自主导航可靠性不足;针对此问题,提出了一种基于激光测距仪和双目视觉传感器信息融合的精确定位方法,利用加权最小二乘拟合方法和尺度不变特征变换(SIFT)算法分别从对激光信息与视觉信息中提取直线和点特征,进行特征级的信息融合。通过对实验结果和数据分析,多传感器信息融合可以有效提高移动机器人SLAM(即时定位与地图构建)的精度和鲁棒性。     

基于平方根UKF的SLAM算法

同步定位与地图构建（SLAM）是移动机器人实现真正自主的关键,无迹卡尔曼滤波（UKF）由于直接利用系统非线性模型而在SLAM问题中得到广泛的应用。基于平方根滤波可以确保协方差矩阵的非负定的思想,将平方根UKF应用到SLAM问题中,确保了SLAM算法的稳定性,并得到了较高的估计精度。仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于RGB-D相机的SLAM算法研究

针对RGB-D相机的同步定位与地图构建算法中的相机位姿估计存在较大的累积误差以及算法时间代价较大的问题,本文主要通过使用EPNP算法结合ICP算法进行组合优化,提高位姿估算的准确度,实现一种快速简单的三维重建算法,通过与RGB-D SLAM的对比实验验证证明了该方法的实时性和准确性.     

基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述

移动机器人导航功能的实现需要同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)和路径规划这两方面的技术,其中由SLAM技术生成的栅格地图是移动机器人运用路径规划算法的前提.2D激光SLAM由于其建图精度较高、性能稳定且价格便宜,在室内移动机器人中应用十分广泛.2D激光...     

基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述

移动机器人导航功能的实现需要同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)和路径规划这两方面的技术,其中由SLAM技术生成的栅格地图是移动机器人运用路径规划算法的前提。2D激光SLAM由于其建图精度较高、性能稳定且价格便宜,在室内移动机器人中应用十分广泛。2D激光SLAM是指移动机器人在自身所处环境及位置先验信息未知的情况下,以2D激光雷达为主要传感器,感知周围环境信息,从而实现自身位姿的估计和地图的构建。将2D激光SLAM分为两部分,第一部分从激光测距原理入手,对三角法和飞行时间法进行了详细介绍和优缺点比较。第二部分从前端扫描匹配、后端优化、回环检测和地图构建这四个方面分别详细阐述了2D激光SLAM系统框架。同时对主流2D激光SLAM算法进行了深入分析和优缺点比较,并对激光SLAM未来的发展进行了展望。     

视觉惯导SLAM初始化算法研究

单目视觉系统融合惯性测量单元的同时定位与地图构建(SLAM)系统,能实现在使用场景上的互补,以及较低的硬件成本,在实际工程应用中越来越受到青睐.最近的研究表明,基于优化的SLAM算法性能优于基于滤波的SLAM算法.基于优化的视觉惯导融合SLAM算法具有高度非线性化的特点,其性能高度依赖于系统初始状态估计的准确性;惯性测...     

基于ROS系统的移动机器人SLAM算法的应用研究

即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）算法是移动机器人的热门研究之一,可以使机器人真正实现自主行走。文章分析总结了SLAM算法,介绍了基于机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）构建的移动机器人Roban,解析了应用于具体机器人的SLAM算法原理,可为未来移动机器人路径规划研究提供一定的思路。     

两种基于激光雷达的SLAM算法最优参数分析

激光雷达是移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)的重要模块.对目前主流的基于激光雷达的SLAM方法(Gmapping和Hector SLAM)进行研究,借助开源机器人操作系统(ROS),在自主研发的移动机器人平台上配备激光雷达,实现了不同参数配置下两种算法的地图构建.实验为参数最优配置指明了方向,且证明了Hector SLAM的整体构图精度高于Gmapping,但对参数配置要求较高.     

基于SLAM的虚拟现实六自由度输入系统研究

在虚拟现实(VR)系统中,手控器的三维位姿定位与追踪是至关重要的功能。虽然被动式的六自由度(6DoF)输入方案比较稳定,但是这种系统通常需要额外的硬件,因此比较昂贵,并且其建立和初始化需要额外的空间和时间成本。因此基于视觉惯性即时定位与地图构建(SLAM)的主动式定位,提出一种易于部署且便于携带的六自由度输入系统,作为虚拟现实的手控器。为验证其在三维交互任务中的表现,设计了一组与现有商业手控器的用户对比实验。用户对比实验表明,所提出的主动式六自由度输入系统在虚拟现实交互任务中与现有的商业控制器具有相当的性能。     

基于激光雷达的同时定位与地图构建方法综述

首先分解激光SLAM的基本框架,分别对前端扫描匹配、后端优化、闭环检测与验证、地图构建四个模块近年来的主流算法进行总结;然后对基于滤波器和基于图优化两种激光SLAM框架下的代表性方案进行深入分析和比较;最后对激光SLAM的发展趋势进行展望。