基于分治法的同步定位与环境采样地图创建

在不使用几何参数描述大规模环境的前提下, 提出了基于分治法的同步定位与环境采样地图创建 (Simultaneous localization and sampled environment mapping, SLASEM)算法来同时进行定位与地图创建. 该算法采用环境采样地图(Sampled environment map, SEM)描述环境, 使算法不局限于用几何参数描述的规则环境. 同时该算法实时地创建局部地图, 并基于分治法合并局部地图, 保证了算法的实时性. 在合并两个子地图时, 算法首先从环境采样地图中提取出角点, 利用角点约束初步更新子地图; 然后利用符号正交距离函数作为虚拟测量函数, 再次细微地更新子地图; 最后将两个子地图合并到一个大地图, 约简冗余的环境采样粒子, 以提高地图的紧凑性. 两个实验的结果验证了所提算法的有效性和实时性.     

VorSLAM算法中基于多规则的数据关联方法

针对单独依据马氏距离(Mahalanobis distance)的数据关联(Data association, DA)算法不能保证输出正确结果的问题, 结合VorSLAM (Voronoi partition based SLAM)算法所采用的混合地图表示方法的特点, 本文提出了一个基于多规则的数据关联方法. 该数据关联方法依据的规则包括局部搜索规则、传感器观测特征的单向性规则、 马氏距离规则和轮廓匹配规则,诸个规则在每个数据关联周期依次执行. 局部搜索规则和传感器观测特征的单向性规则可以有效地降低数据关联的搜索空间,同时可避免一类潜在的数据关联错误; 马氏距离利用了特征参数表示的特征位置信息寻找多个可能的数据关联假设; 根据VorSLAM算法中局部地图描述了产生对应特征的局部环境轮廓信息, 轮廓匹配规则从多个可能的数据关联假设中识别出正确的数据关联假设. 基于多规则的数据关联方法系统可靠地解决了VorSLAM算法中的数据关联问题, 方法的有效性通过两个室内环境的实验得到了验证.     

一种基于特征地图的移动机器人SLAM方案

设计了一种结构化环境中基于特征地图的地图创建方案;采用激光测距仪进行特征地图创建,利用"聚合-分害虫-聚合"的方法来提取线段表示环境信息实现局部地图创建;为了实现移动机器人的同时定位与地图创建,采用扩展卡尔曼滤波方法对机器人的位姿与地图信息进行预测及更新,结合状态估计和数据关联理论,实验显示x的校正量保持在±0.9cm之内;y的校正量保持在±2.5cm之内;θ的校正量在±1.2之内,实现了基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM.     

改进的极小连通支配集SLAM数据关联方法

地图的极小连通支配集（MCDS）方法解决了机器人同时定位与地图创建（SLAM）过程中数据关联的规模随地图的不断增长而增加的问题。为了进一步优化MCDS方法的性能,对它进行了两处改进：一是延迟建立极小连通支配集;二是自适应地搜索极小连通支配集。K时刻的极小连通支配集子图延迟一个时间步而在K+1时刻建立,根据环境特征的疏密,搜索与K时刻接近的N个时间步内获得的地图数据,同时应用联合相容检验准则和分支定界搜索算法进行数据关联。仿真结果表明,改进的极小连通支配集方法的数据关联结果是可信的,大大降低了算法计算复杂度。     

基于ICP算法和粒子滤波的未知环境地图创建

为了实现移动机器人仅依靠激光测距仪和里程计实时地创建精确的栅格地图, 本文提出了一种结合最近点迭代(Iterative closest point, ICP)算法和Rao-Blackwellized粒子滤波的同时定位与地图创建方法. 该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描数据进行配准, 并将配准结果代替误差较大的里程计读数, 以改善基于里程计读数的建议分布函数; 同时通过采用改进的抽样策略, 提高了粒子滤波过程中的抽样效率, 降低创建地图所需的粒子数. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于概率的移动机器人SLAM算法框架

在移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中,机器人本身位置不确定,其所处环境也不可预知,针对这些不确定性因素,应用贝叶斯规则作为理论基础,建立移动机器人SLAM算法的概率表示模型,通过扩展卡尔曼滤波器实现SLAM算法,并介绍一种激光雷达数据与特征地图的数据关联方法。实验结果表明,该方法为实现SLAM算法提供了一种有效可靠的途径。     

基于中心差分粒子滤波的SLAM算法

针对移动机器人同时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)中的FastSLAM算法, 存在非线性系统线性化处理和计算雅可比矩阵的缺点, 本文提出了基于Sterling多项式插值处理非线性系统的SLAM方法. 该方法基于Rao-Blackwellized粒子滤波框架, 利用中心差分滤波方法产生改进的建议分布函数, 提高了机器人位姿估计的精度; 利用中心差分滤波初始化特征和更新地图中的特征, 提高了地图创建的精度; 针对实际应用中存在虚假特征的情况 提出了一种有效的地图管理方法. 在同等粒子数的情况下, 该方法改进了SLAM结果的精度. 基于仿真和实际数据的实验结果验证了该方法的有效性.     

点线特征自适应融合室内SLAM算法

传统的视觉同时定位与地图创建(SLAM)依赖于点特征来估计相机位姿.然而在室内环境中存在大量低纹理区域,使得提取足够多的点特征变得困难.此外,当相机抖动剧烈或转向过快时,基于点特征的SLAM系统也并不鲁棒.针对上述问题,本文提出了一种基于RGB-D的点线特征融合SLAM算法,利用点特征和线特征的优点,在困难环境下获得了鲁棒的结果.首先,提出了一种基于特征丰富度的特征提取策略.解决在模糊和低纹理区域内提取特征困难的问题.其次,设计了一种点线特征关联图,优化线特征匹配效果.该方法不仅参考了线特征之间的相似关系,还考虑了点线特征之间的几何关系.最后,在构建光束法平差的成本函数时建立自适应模型,实现点线双模态特征的"无缝融合".本文分别在两个公开数据集和室内真实场景中进行了算法评估,并与其他先进算法对比.结果表明本文提出的算法具有更好的整体性能.     

基于层次化SLAM的未知环境级联地图创建方法

针对大规模环境下障碍物、环境传感器、移动机器人自身位姿均未知的情况,提出层次化机器人同时定位与空间级联地图创建(SLAM)方法.首先建立子地图与拓扑节点两层结构环境模型,然后利用环境传感器感知信息辅助子地图局部坐标框架的在线创建和更新,同时在拓扑结构创建过程中,利用coupling summation公式推算节点间相对...     

融合遗传优化的粒子滤波器算法

为了解决基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的同时定位与地图创建算法需要大量的采样粒子,而且频繁重采样可能导致粒子耗尽的问题,提出了融合遗传优化的粒子滤波器算法。设计了一种变异的遗传算法来兼顾粒子的权值和粒子集的多样性,取代原有的重采样步骤。在计算采样的提议分布时考虑了里程计信息和距离传感器信息,并且通过遗传算法来维持粒子集的多样性。实验结果表明,融合遗传优化的粒子滤波器算法在估计精度和一致性方面都具有较好的性能,所创建的地图具有更高的精度。     

基于扫描匹配的室外环境SLAM 方法

针对室外环境中的机器人“绑架”问题,提出了基于地图匹配的SLAM方法．该方法舍弃了机器人里程计信息, 只利用局部地图和全局地图的图形相关性进行机器人定位．方法的核心是多重估计数据关联,并将奇异值分解应用到机器人位姿计算中．利用Victoria Park数据集将本算法与基于扩展卡尔曼滤波器的方法进行比较,实验结果证明了本文提出的算法的有效性．     

一种优化的联合极大似然SLAM数据关联方法

提出一种将联合极大似然方法(JML)和遗传算法相结合解决SLAM数据关联问题的方法,简称GAJML.该方法采用"关联门"缩小数据关联的解空间范围,提高搜索效率;利用数据关联解的联合极大似然值作为适应度值,种群的初始化采用了自适应策略以提高算法计算速度.与单匹配最近邻(ICNN)和JML方法的对比实验表明该方法相比于ICNN方法耗时增加很少实时性好,数据关联正确率接近JML准确度高,并能够有效克服闭环问题引起的定位累积误差增长.     

基于粒子滤波的无线传感器网络辅助同步定位与地图创建方法研究

提出了一种新颖的无线传感器网络（WSN）辅助的移动机器人同步定位与地图创建（SLAM）方法, 解决了传统SLAM 方法难以解决的求解问题空间维数高和多数据关联困难两大问题．为该WSN 辅助的SLAM 方法建立了模型,并进行了噪声分析;在此基础上,提出一种适用本方法的分布式粒子滤波数据融合算法．着重 分析了粒子初始化、预测、序贯重要性采样和重采样等关键步骤,并通过仿真实验分析验证了该方法的正确性和 高效率．实验结果表明,采用粒子滤波算法,并综合无线传感器网络进行辅助导航,可以极大地降低求解问题空 间维数,解决多数据关联错误问题,可以完全不依赖锚节点完成盲节点高精度定位;同时,还能够有效地提高移 动机器人定位与地图创建精度,特别是在不要求机器人路径闭合的情况下可以有效抑制惯性导航的误差累计．     

电缆隧道巡检机器人定位建图系统研究与实现

电缆隧道空间小、环境复杂,因老化及腐蚀易发生火灾,巡检机器人可以通过日常巡检提早发现隐患,但电缆隧道环境存在定位难度大、地图信息缺失的问题。针对以上问题,该文提出了电缆隧道环境下使用IMU、车轮里程计、激光雷达多传感器数据融合的定位建图方法,并设计了该方法的电缆隧道定位建图系统。为了验证定位建图系统的有效性,该文使用该系统进行实验测试,定位、建图能力均可满足巡检要求。     

Dense Mapping From an Accurate Tracking SLAM

In recent years, reconstructing a sparse map from a simultaneous localization and mapping (SLAM) system on a conventional CPU has undergone remarkable progress. However, obtaining a dense map from the system often requires a high-performance GPU to accelerate computation. This paper proposes a dense mapping approach which can remove outliers and obtain a clean 3D model using a CPU in real-time. The dense mapping approach processes keyframes and establishes data association by using multi-threading technology. The outliers are removed by changing detections of associated vertices between keyframes. The implicit surface data of inliers is represented by a truncated signed distance function and fused with an adaptive weight. A global hash table and a local hash table are used to store and retrieve surface data for data-reuse. Experiment results show that the proposed approach can precisely remove the outliers in scene and obtain a dense 3D map with a better visual effect in real-time.      

基于Voronoi地图表示方法的同步定位与地图创建

针对基于混合米制地图机器人同步定位与地图创建 (Simultaneous localization and mapping, SLAM)中地图划分方法不完善的问题, 提出了基于Voronoi地图表示方法的同步定位与地图创建算法VorSLAM. 该算法在全局坐标系下创建特征地图, 并根据此特征地图使用Voronoi图唯一地划分地图空间, 在每一个划分内部创建一个相对于特征的局部稠密地图. 特征地图与各个局部地图最终一起连续稠密地描述了环境. Voronoi地图表示方法解决了地图划分的唯一性问题, 理论证明局部地图可以完整描述该划分所对应的环境轮廓. 该地图表示方法一个基本特点是特征与局部地图一一对应, 每个特征都关联一个定义在该特征上的局部地图. 基于该特点, 提出了一个基于形状匹配的数据关联算法, 用以解决传统数据关联算法出现的多重关联问题. 一个公寓弧形走廊的实验验证了VorSLAM算法和基于形状匹配的数据关联方法的有效性.     

一种基于聚类分组的快速联合兼容SLAM数据关联算法

针对在移动机器人同时定位与建图（SLAM）过程中如何快速准确获取数据关联结果的问题,提出了一种基于DBSCAN（density-based spatial clustering of application with noise）聚类分组的快速联合兼容SLAM数据关联算法（DFJCBB）．首先,采用局部关联策略将参与关联的特征点限定在局部地图中;其次,针对多数环境中量测都有较明显的分布,采用一种基于密度聚类的方法DBSCAN对当前时刻的量测进行分组,从而得到若干关联度小的观测小组;最后,在每个小组中采用联合兼容分支定界（JCBB）算法进行数据关联,以获得每个小组量测与局部地图特征之间的最优关联解,并将这些关联解组合获得最终的关联结果．基于模拟器和标准数据集的仿真实验验证了该关联算法的性能,结果表明该关联算法在保证获得较高关联准确度的同时,大大降低了算法复杂度、缩短了运行时间,适用于解决不同复杂环境中的SLAM数据关联问题．     

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。