V－SLAM中点云配准算法改进及移动机器人实验

针对移动机器人视觉同时定位与地图构建(visual simultaneous location and mapping,V-SLAM)中,存在帧间配准误差大造成重建精度低、位姿轨迹丢失的问题,提出一种三阶段改进点云配准的ICP算法.首先通过RANSAC(随机采样一致性)采样策略对RGB图进行点对的筛选从而获得内点完成预处理;然后采用基于刚体变换一致性的对应点双重距离阈值法完成点云初配准;在得到良好的初始位姿下,引入一种动态迭代角度因子的ICP精配准方法.在后端部分引入滑动窗口法和随机采样法相结合的关键帧筛选机制,结合g2o(general graph optimization)图优化算法优化机器人位姿轨迹,实现全局一致的VSLAM系统.采用标准点云模型对本文算法与文献算法进行点云配准实验对比,在配准精度上有明显提高;通过移动机器人在真实环境下的地图重建实验,验证了本文算法的有效性;最后基于TUM数据集的实验表明了本文算法能有效估计出机器人运行轨迹.     

一种有效地恢复运动模糊图像的方法

在处理运动模糊图像的过程中,传统的代数恢复方法有很大的局限性。在分析了逆滤波恢复法和传统代数恢复法的特点的基础上,提出了一种双向递推恢复图像的方法,先用逆滤波法恢复图像得到图像中间效果良好的部分,再利用双向递推法修正图像中余下的部分。实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。     

一种运动模糊图像的快速恢复算法

根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上利用最大熵原理实现了对图像的快速恢复,得到较好的效果。由于仅对图像的局部进行处理,因此可以实现对图像的并行处理,从而可大大提高处理速度。     

一种基于变化区域检测的 运动对象分割算法

文章针对在变化区域内运动对象的分割，提出了一种基于块的帧差处理方法，对差分图象进行噪声分析和能量分析，利用块矩和能量的双重约束来检测变化区域。后续的空间分割时，在变化区域外接矩形内用区域生长法修正检测结果，取得具有精确边界的运动对象。实验结果表明这种算法兼顾了实时性和精确性，能有效地分割出视频序列中的运动对象。     

一种移动机器人的全局动态运动规划方法

将遗传算法用于移动机器人的动态避障运动规划,使机器人在满足速度及加速度约束的前提下,按规划的运动规律运动,在实现动态避障的同时,从起始点到目标点耗时最少．为利用遗传算法实时、稳定地进行动态运动规划,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,把边界约束、速度和加速度约束、动态避障、耗时最少要求融合为一个简洁的适应度函数．仿真实验表明了该方法的有效性．     

基于单目视觉的运动障碍物检测

针对室内结构化环境中光照和外界环境的实时变化,提出一种基于单目视觉的改进的运动障碍物检测算法。利用单目摄像头截取图像,进行灰度转换和中值滤波,将混合高斯模型背景差分法和帧差法相结合,并引入面积信息,对二值化后的差分图像进行形态学处理和连通性分析,有效的解决了空洞问题,得到完整的运动目标信息。实验结果表明,该方法能准确快速检测所观测区域内的运动障碍物,实时性,鲁棒性好,对光照等外界条件的变化有很好的适应性。     

一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法

针对室内环境中视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度不高和实用性较差等问题,采用深度相机作为传感器,提出一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法.该算法通过增加节点距离的方式,对传统的词袋模型进行改进,采用octree方法转化点云,生成可用于导航的八...     

弱光环境下视觉SLAM前端优化方法

为了解决机器人在弱光环境下可能出现的自身定位不准确及建图不完整的情况,采用了一种基于弱光环境下图像增强的方法对相机采集到的图像进行预处理,提高图像的亮度和清晰度,对增强后的图像用ORB算法提取和匹配特征点,使用Hamming距离筛选法进行特征点的误匹配处理.实验结果表明:本优化算法有效地增加了弱光环境下的特征点提取数量...     

处理旋转运动图象模糊问题的一种算法

提出了处理旋转体图象运动模糊现象的一种算法。该算法取决于图象退化过程的先验知识。在先求出匀速直线运动模糊处理算法的基础上，推导出匀速旋转体的运动模糊处理算法。实验结果表明，该算法较好地解决了图象运动模糊问题。     

应用变化区域检测方法实现运动车辆分割

研究一种用于视频序列中运动车辆的提取方法,利用3帧对称差分的交集检测出视频帧中的运动区域,并利用2次横纵扫描方法,填充运动目标模板,最后将运动目标模板和当前帧逐像素点相乘,提取出运动目标。实验结果表明:该方法具有良好的分割效果。     

SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建。     

变分贝叶斯自适应容积卡尔曼的SLAM算法

在观测噪声参数未知或变化时,传统的同步定位与建图(SLAM)算法性能会下降,为了让SLAM算法性能在上述条件下不受影响同时具有较高的精度,基于此提出了一种基于变分贝叶斯噪声自适应容积卡尔曼滤波的SLAM算法(VB-ACKF-SLAM).该算法采用逆Wishart分布对未知观测噪声参数建模,采用容积积分方法近似非线性变换的均值和方差,并利用变分贝叶斯滤波实现对移动机器人状态和未知观测噪声参数的联合后验概率的估计.该算法有效地解决了在观测噪声参数未知或变化时,传统滤波算法出现的滤波发散问题.仿真实验结果表明,在观测噪声参数未知或变化时,与基于容积卡尔曼滤波的SLAM算法(CFK-SLAM)、无迹卡尔曼滤波的SLAM算法(UKF-SLAM)、扩展卡尔曼滤波的SLAM算法(EKF-SLAM)相比,VB-ACKF-SLAM算法的定位准确率得到了较大的提高,证明了该算法的有效性.     

大规模环境下基于图优化SLAM的后端优化方法

在总结图优化同步定位和建图(SLAM)的前端图构建方法的基础上,对现有的后端图优化方法进行分析,介绍了最小二乘法、随机梯度下降法、松弛法、流形优化及其相关文献.讨论基于χ2误差和基于均方差的地图创建的评价方法,对图优化方法的发展趋势进行了展望.     

运动模糊图像的去卷积方法研究

针对成像过程中观测图像存在像素灰度信息丢失的情况，在分析此类图像的退化原理及建立其数学模型和离散化表达式的基础上，将最优化方法中的共轭梯度法引入图像复原过程中，提出基于共轭梯度优化迭代的非零背景运动模糊图像去卷积方法．实验表明，该算法复原效果良好，是一种有效的图像复原方法．     

移动机器人运动规划的粒子群优化算法

针对移动机器人非完整运动规划问题,采用多项式插值技术实现控制参数化,将无穷维非完整运动规划问题转化为有限维参数优化问题.考虑系统的能量消耗和末端约束,构造了优化的目标函数.提出了一种求解移动机器人非完整运动规划的粒子群优化算法.仿真结果验证了移动机器人运动规划的粒子群优化算法的有效性.     

A novel robust approach for SLAM of mobile robot

The task of simultaneous localization and mapping （SLAM） is to build environmental map and locate the position of mobile robot at the same time. FastSLAM 2.0 is one of powerful techniques to solve the SLAM problem. However, there are two obvious limitations in FastSLAM 2.0, one is the linear approximations of nonlinear functions which would cause the filter inconsistent and the other is the ＂particle depletion＂ phenomenon. A kind of PSO ＆ Hjj-based FastSLAM 2.0 algorithm is proposed. For maintaining the estimation accuracy, H~ filter is used instead of EKF for overcoming the inaccuracy caused by the linear approximations of nonlinear functions. The unreasonable proposal distribution of particle greatly influences the pose state estimation of robot. A new sampling strategy based on PSO （particle swarm optimization） is presented to solve the ＂particle depletion＂ phenomenon and improve the accuracy of pose state estimation. The proposed approach overcomes the obvious drawbacks of standard FastSLAM 2.0 algorithm and enhances the robustness and efficiency in the parts of consistency of filter and accuracy of state estimation in SLAM. Simulation results demonstrate the superiority of the proposed approach.     

一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法

在单机器人SLAM过程中,定位误差和建图误差随机器人运动距离增大而增大。为了有效降低SLAM误差,本文提出了一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,机器人定位和建图问题被分解为两个独立环节,首先,联合机器人控制量和智能空间摄像机网络的观测值估计机器人位姿,给出了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式;然后,机器人利用自身位姿及对目标的观测来构建环境地图。仿真实验表明本方法有效提高了机器人的定位精度,进而得到了更加精确的环境地图。     

Genetic algorithm-fuzzy based dynamic motion planning approach for a mobile robot

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＭｏｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｏｆａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｈａｓｂｅｅｎａｎｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｉｓｓｕｅｉｎｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｆｉｅｌｄ .Ｍｏｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｆｏｃｕｓｏｎａｖｏｉｄｉｎｇｓｔａｔｉｃｏｂｓｔａｃｌｅｓｉｎａｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ.Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ ,ｍｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈａｂｏｕｔｄｙｎａｍｉｃｍｏｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｉｎｗｈｉｃ…