基于MIEKF的移动机器人同时定位与地图构建研究*

由于移动机器人处在未知并且不确定的环境中,主要采用基于概率的方法对同时定位与地图构建(SLAM)进行描述。本文建立了SLAM问题的概率表示模型,并对在解决SLAM问题中用最常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法以及迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法进行描述。本文针对两种算法的缺陷和不足,将应用于跟踪领域的修正迭代扩展卡尔曼滤波算法(MIEKF)与SLAM思想结合,提出了一种新的基于MIEKF的SLAM算法。通过基于点特征的SLAM实验验证了该算法的有效性。     

室内未知环境下移动机器人特征地图创建研究

介绍了在室内未知环境下移动机器人利用激光雷达、电子罗盘和里程计等传感器信息创建特征地图的方法;从激光雷达数据中提取直线特征作为地图的主要环境描述特征,采用构建直线模板的方法对雷达数据进行分簇,通过最小二乘法拟合出相应的直线并对冗余地图线段进行合并,从而得到较精确的特征地图;实验表明该机器人建立的环境特征地图是精确有效的,且与栅格地图相比数据量小,可进一步用于机器人的避障、路径规划等复杂任务.     

基于激光雷达的移动机器人定位和地图创建

针对未知环境下移动机器人定位和地图创建问题,提出了创建局部地图-机器人定位-更新全局地图的方法和步骤.利用激光雷达数据,采用"聚合-分割-聚合"的方法并运用动态阈值获得精确的局部地图.通过匹配局部地图和全局地图的线段关系,实现了机器人的定位,更新了机器人的位姿,减少了机器人的系统误差和环境误差,进而完成了全局地图的创建与更新.实验证明,此算法可以在实现机器人定位的同时获得精确的环境地图,并且有效的缩短了地图生成时间,可靠性高、实时性好.     

移动机器人视觉定位方法的研究与实现

针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

移动机器人扩展卡尔曼滤波定位与传感器误差建模

针对里程计在定位过程中存在累积误差的问题,建立了一种通用的移动机器人里程计误差模型,对里程计误差进行实时反馈补偿.在利用激光雷达进行环境特征提取过程中,根据激光雷达原始数据存在的误差,建立了激光雷达的观测误差模型,并根据环境特征和机器人的相对位置关系,建立了移动机器人观测模型.最后,结合里程计和激光雷达误差模型,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现了基于环境特征跟踪的移动机器人定位.实验结果验证了里程计和激光雷达误差模型的引入,在增加较短定位时间的情况下,可以有效地提高移动机器人的定位精度.     

室内移动机器人的视觉定位方法研究

针对地图未知的室内环境下的定位问题,提出了一种基于特征跟踪的视觉里程计方法．利用单目摄像头提取和跟踪环境特征点集,进而根据观测模型利用扩展卡尔曼滤波算法估算出机器人的位姿．办公室环境中的定位实验证明了方法的有效性．     

基于三维点云地图和ESKF的无人车融合定位方法

基于地图匹配的无人车定位方法的精度取决于已创建地图的精度,受外界的影响较小,适用于复杂场景下的无人车定位。然而目前采用的激光雷达点云匹配算法是以单一的特征为核心进行匹配,对于大规模点云匹配准确率较低,导致三维点云地图与实际环境偏差较大,造成基于地图匹配的无人车定位方法精度不高的问题。针对上述问题,提出了一种基于三维点云地图和误差状态卡尔曼滤波（ESKF）的无人车融合定位方法。该方法由三维点云地图构建和ESKF融合定位2个部分组成。在三维点云地图构建部分,通过正态分布变换（NDT）算法进行帧间点云匹配,提高大规模点云匹配准确率,并在根据激光里程计数据建立的位姿图顶点和约束边的基础上添加闭环约束构建图优化问题,采用列文伯格-马夸尔特（LM）算法进行求解,以减少位姿的累计漂移,提高三维点云地图精度。在ESKF融合定位部分,采用ESKF融合惯性测量单元（IMU）数据和三维点云地图数据,实现对无人车先验位姿（位置、姿态和速度）的修正并输出后验位姿。实验结果表明,与基于地图匹配的定位方法相比,该方法定位轨迹相对位姿误差最大值减小了0.176 9 m,平均误差减小了0.027 1 m,均方根误差减小...     

基于集成式因子图优化的煤矿巷道移动机器人三维地图构建

煤矿井下移动机器人作业精度严重依赖于同步定位与建图(SLAM)技术的准确性。井下长直巷道存在特征缺失、光照条件差等问题,导致激光里程计和视觉里程计易失效,因而限制了传统SLAM方法在煤矿巷道的有效应用,且目前SLAM方法的研究主要聚焦于多传感融合建图方法,较少关注激光SLAM方法建图精度的提升。针对上述问题,面向移动机器人在煤矿巷道的建图需求,提出了一种基于集成式因子图优化的煤矿巷道移动机器人三维地图构建方法,采用前端构建和后端优化的策略,设计了前端点云配准模块和基于滤波、图优化的后端构建方法,使建图结果更准确、适应性更强。针对煤矿长直巷道环境退化导致三维激光点云配准精度低的问题,融合迭代最近点(ICP)和正态分布变换(NDT)算法,兼顾点云几何特征和概率分布特征,设计了集成式前端点云配准模块,实现了点云的精确配准。针对三维激光SLAM后端优化问题,研究了基于位姿图和因子图优化的后端构建方法,构建了集成ICP和NDT相对位姿因子的因子图优化模型,以准确估计移动机器人位姿。分别利用公开数据集KITTI和模拟巷道点云数据集对三维地图构建方法在不同工况下的性能进行了实验验证。公开数据集KIT...     

室内自主移动机器人定位方法研究综述

定位是确定机器人在其作业环境中所处位置的过程．应用传感器感知信息实现可靠的定位是自主移动机器人最基本、也是最重要的一项功能之一．本文对室内自主移动机器人的定位技术进行了综述，提出了一种通用的控制结构，对其中与定位相关的地图结构、位姿估计方法进行了详细介绍，指出了地图构造、全局定位、数据关联、同步定位与地图构造、信息融合及协同定位所应用的方法及存在的问题．     

基于RGB-D的移动机器人三维视觉SLAM

针对移动机器人三维视觉SLAM中存在的实时性不高,匹配误差较大的问题,提出了一种改进的特征匹配算法,提取ORB特征进行特征匹配,并采用基于最小距离与RANSAC结合的方法剔除误匹配。针对位姿估计不准确的问题,将传统的ICP算法与PNP算法结合提高配准成功率,并通过RANSAC与g^2 o优化位姿估计。实验结果表明该方法能有效提高SLAM系统的实时性和位姿估计的准确性     

基于Kinect的点云配准方法

Kinect采集的点云存在点云数量大、点云位置有误差,直接使用迭代最近点(ICP)算法对点云进行配准时效率低.针对该问题,提出一种基于特征点法向量夹角的改进点云配准算法.首先使用体素栅格对Kinect采集的原始点云进行下采样,精简点云数量,并使用滤波器移除离群点.然后使用SIFT算法提取目标点云与待配准点云公共部分的特...     

野外科考中移动终端自定义地图技术研究与应用

科研工作者在野外考察中经常使用移动智能终端进行数据采集、人员活动跟踪等工作。由于野外网络信号差,且地处偏远,部分区域会出现地图缺失和地图精度低的问题。为了补充低精度地区的地图数据,满足缺失地图区域的移动端离线使用需求,本文对自定义地图的数据获取、图库构建、离线存储等相关技术进行了研究,提出了移动终端自定义地图离线加载的解决方案。该方案首先使用开源软件 Mobile Atlas Creator 下载缺失区域地图,其次通过瓦片金字塔和瓦片系统规则构建地图瓦片图库,最后依据 MBTiles 规范进行离线地图瓦片存储和展示。基于该方案生成的系统可获取地图资源,创建自定义地图并提供离线功能,该系统不仅为地图缺失地区提供了高清地图,而且克服了海量数据在移动终端的存储难关,大幅提高了离线地图读取速度,为科考工作顺利开展提供重要地理信息。     

移动机器人改进激光SLAM算法研究

针对传统RBPF(Rao-Blackwellised particle filter)算法存在定位精度低、粒子退化、粒子多样性丧失的问题,提出了一种基于激光雷达的改进SLAM(simultaneous localization and mapping)算法.首先基于主成分分析法对相邻帧的点云进行粗配准,再采用改进点到线...     

基于栅格法的移动机器人单元分解遍历方法研究

本文针对移动机器人的全区域遍历问题提出了一种基于栅格法的单元遍历分解方法.本文在普通单元分解法的基础上提出了一种改进的基于边沿基点的单元分解方式,保证了单元遍历的有序性和较强的可实现性.单元内部采用栅格法进行遍历,按照优先级搜索栅格有效地提高了路径选择速率.与单纯采用栅格法相比,栅格法同单元分解法的结合运用既能降低移动机器人在栅格定位过程中存在的累积误差,又保证了遍历的高效率和低重复率.文中对提出的遍历方法进行了动画仿真,从理论上验证了该方法的有效性.最后文章针对提出的遍历方法探讨了其实验平台的设计思路.     

室内自主式移动机器人定位方法

定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程.应用各种传感器感知信息实现可靠的定位是自主式移动机器人最基本、也是最重要的一项功能之一.本文对室内自主式移动机器人的定位技术进行了综述,介绍了当前自主式移动机器人定位方法的研究现状.同时,对国内外具有典型性的研究方法进行了较洋细的介绍,并重点提出了几种室内自主式移动机器人通用的定位方法,对其中的地图构造、位姿估计方法进行了详细介绍.最后,论述了自主式移动机器人定位系统与地图构造中所面临的主要问题及其解决方法并指出了该领域今后的研究方向.     

改进的基于FPFH特征配准点云的方法

ICP(Iterative Closest Point)算法是点云配准中最常用的算法,而点云的FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征可在点云配准中为其提供初始匹配信息。针对该方法的初始匹配中距离测度等问题,提出一种改进的基于FPFH特征配准点云的方法。点云配准时首先计算2个点云的点的FPFH特征之间的巴氏距离,以k-d树检索巴氏距离最小的对应点,然后利用奇异值分解计算初始转换矩阵,进行ICP算法精细匹配,求得最终变换矩阵。实验结果表明,改进的基于FPFH特征配准点云的方法能为ICP算法提供良好的初始变换矩阵,在同等迭代次数下该方法具有更高的精度。     

利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究

针对三维重建中的点云配准问题,提出一种基于点云特征的自动配准算法。利用微软Kinect传感器采集物体的多视角深度图像,提取目标区域并转化为三维点云。对点云进行滤波并估计快速点特征直方图特征,结合双向快速近似最近邻搜索算法得到初始对应点集,并使用随机采样一致性算法确定最终对应点集。根据奇异值分解法求出点云的变换矩阵初始值,在初始配准的基础上运用迭代最近点算法做精细配准。实验结果表明,该配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。     

一种鲁棒的城市复杂动态场景点云配准方法

针对城市道路环境中面临的动态目标繁多、遮挡严重、以及GPS （全球定位系统）误差较大的问题,提出了一种无需检测动态目标且可以适应不同初始位置误差的快速、鲁棒的配准方法.首先,使用区域生长方法对去除地面的障碍物点云进行目标分割,并通过设定约束条件优化分割效果,生成点云的目标重心点集合;然后,提出了一种多层嵌套的RANSAC （随机抽样一致性）算法架构,迭代地更新配准结果,实现重心点集的粗配准并去除外点;最后,利用ICP （迭代最近点）进行点云的精确配准.与传统RANSAC方法的对比实验表明,该方法能够在复杂的动态场景和较大的初始位置误差下完成精确可靠的点云配准,且其配准成功率和配准速度明显高于传统方法.     

基于建筑物轮廓的地面激光点云与影像匹配点云配准研究

为了高精度融合异源数据,进而充分表达建筑物的顶面及立面信息,提出基于建筑物轮廓特征的地面激光点云与影像匹配点云配准方法.通过边缘估计提取影像匹配点云建筑物屋顶轮廓,利用α-shape算法匹配提取地面激光点云建筑物屋檐轮廓,运用主成分分析算法、质心约束及罗德里格斯公式实现两种轮廓点云的粗配准,根据ICP算法完成精配准.实验结果表明该方法能够实现跨模态数据的优势互补,有效提高影像与点云配准的计算效率和配准精度.     

云环境下的烟草移动互联应用与研究

当今社会,网络数据量飞速增长且规模日渐庞大,不管是企业还是个人都面临着如何处理这些海量数据。传统的数据处理方法存在着数据存储成本过高,海量数据管理较困难、可靠性较低、效率低下、并行处理程序编写困难等诸多缺点。在分析了传统数据处理的诸多优缺点后,提出了构建企业"私有云"的思想,为烟草行业的发展提供了一个新的方向。