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SIFT算法通常用于移动机器人视觉S LAM中。但其算法复杂、计算时间长,影响视觉SLAM的性能。在两方面对SIFT改进:一是用街区距离与棋盘距离的线性组合作为相似性度量;二是采用部分特征方法完成快速匹配。应用扩展卡尔曼滤波器融合SIFT特征信息与机器人位姿信息完成SLAM。仿真实验表明,在未知室内环境下,该算法运行时间短,定位精度高。 相似文献
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传统的单目视觉同步定位与地图创建(MonoSLAM)方法很难处理累积误差问题,如何有效地利用惯性传感器输出的运动信息辅助SLAM系统抑制累积误差是MonoSLAM研究中的一项重要内容.由于惯性传感器输出的三轴方向角中横滚角和俯仰角的精度较高,而偏航角的精度相对较低,如果在SLAM系统中直接使用惯性传感器输出的偏航角信息不但无法有效地抑制该系统中的累积误差,反而会进一步增大系统误差、降低SLAM系统的稳定性.针对这种情况,提出一种基于惯性传感器横滚角和俯仰角的MonoSLAM方法.首先利用惯性传感器输出的横滚角和俯仰角进行系统标定;然后将惯性传感器自身的偏航角作为系统状态向量的一个分量,利用扩展卡尔曼滤波器实时地估计状态向量,进而实现实时鲁棒的同步定位和地图创建.实验结果表明,该方法可以有效地抑制SLAM系统运行过程中产生的累积误差,并降低惯性传感器测量误差对SLAM系统稳定性的影响. 相似文献
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本文主要研究了多机器人同步定位与地图构建(SLAM)的地图实时融合问题.在本文中提出一种混合的SLAM算法(HybridSLAM)算法,可以同时观测和更新多个路标,并根据FastSLAM2.0思想利用选取的最准确的路标观测值来修正机器人位姿.然后,在改进HybridSLAM算法基础上,进一步提出一种改进的多机器人HybridSLAM算法(MR–IHybridSLAM).每个机器人在不同初始位置运行IHybridSLAM算法构建子地图,并将子地图信息实时发送到同一工作站中.根据卡尔曼滤波(KF)原理将每个机器人构建的子地图融合成全局地图.最后,通过仿真实验构建多机器人融合的特征地图并与单一机器人快速的SLAM算法(FastSLAM)和HybridSLAM算法构建的地图进行误差对比,进一步来验证该算法的准确性、快速性和可行性. 相似文献
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针对Random Sample Consensus(RANSAC)在匹配误差剔除上具有处理的盲目性而导致算法效率相对较低的问题,提出一种新的用Progressive Sample Consensus(PROSAC)取代ORB-SLAM2中的RANSAC算法的室内视觉定位方法,与传统的ORB-SLAM2方法不同,本文采用PROSAC算法根据特征点的匹配质量进行高低排序,选取质量较高的匹配点对用于求取单应性矩阵 H,以此完成对异常点的剔除,在图像匹配过程中大大减少迭代次数,再结合ORB-SLAM2?进行关键帧跟踪,实时建图,回环检测这三个线程,得到准确的定位,图像误差剔除匹配实验结果表明,PROSAC算法可以明显提高运算效率,相对于RANSAC算法效率提高一倍。将该算法结合ORB-SLAM2进行定位实验结果表明,该算法能够获在不降低定位精度的情况下,明显提高算法效率,以保证实际定位过程的实时性和流畅性。 相似文献
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以SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,使用双目视觉系统从两个不同的视觉角度采集立体图像对,提出基于SIFT特征匹配和改进的区域匹配相结合的匹配算法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征与区域相结合的匹配算法的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。 相似文献
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移动机器人同步定位与地图构建研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping, SLAM)作为能使移动机器人实现全自主导航的工具近来倍受关注.本文对该领域的最新进展进行综述,特别侧重于一些旨在降低计算复杂度的简化算法的分析上,同时对它们进行分类,并指出其优点和不足.本文首先建立了SLAM问题的一般模型,指出了解决SLAM问题的难点;然后详细分析了基于EKF的一些简化算法和基于其他估计思想的方法;最后,对于多机器人SLAM和主动SLAM等前沿课题进行了讨论,并指出了今后的研究方向. 相似文献
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针对动态场景下的定位与静态语义地图构建问题,提出了一种基于语义和光流约束的动态环境下的同步定位与地图构建(SLAM)算法,以降低动态物体对定位与建图的影响。首先,对于输入的每一帧,通过语义分割获得图像中物体的掩模,再通过几何方法过滤不符合极线约束的特征点;接着,结合物体掩模与光流计算出每个物体的动态概率,根据动态概率过滤特征点以得到静态特征点,再利用静态特征点进行后续的相机位姿估计;然后,基于RGB-D图片和物体动态概率建立静态点云,并结合语义分割建立语义八叉树地图。最后,基于静态点云与语义分割创建稀疏语义地图。公共TUM数据集上的测试结果表明,高动态场景下,所提算法与ORB-SLAM2相比,在绝对轨迹误差和相对位姿误差上能取得95%以上的性能提升,与DS-SLAM、DynaSLAM相比分别减小了41%和11%的绝对轨迹误差,验证了该算法在高动态场景中具有较好的定位精度和鲁棒性。地图构建的实验结果表明,所提算法创建了静态语义地图,与点云地图相比,稀疏语义地图的存储空间需求量降低了99%。 相似文献
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针对杂波环境或数据关联模糊环境下移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的问题,本文提出平方根容积卡尔曼滤波概率假设密度(SRCKF-PHD)SLAM算法,该算法的主要特点在于:1)采用容积规则方法计算非线性函数高斯权重积分以及机器人位姿粒子权重,达到改善位姿估计性能的目的;2)在高斯混合概率假设密度更新过程中,将平方根容积卡尔曼滤波应用于高斯项权重更新及观测似然计算中,保证了协方差矩阵的对称性和半正定性,提高了地图估计的精度和稳定性.通过仿真实验及CarPark数据集,将提出算法与RB-PHD-SLAM算法进行对比,结果表明该算法对机器人位姿估计精度及地图估计精度的提高是有效的. 相似文献
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FastSLAM算法是同时定位与地图创建领域的一类重要方法,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法采用UPF估计机器人的路径,地图估计则采用IEKF算法。UPF算法使粒子向后验概率高的区域运动,提高了估计精度,并且UPF算法比普通粒子滤波算法需要更少的粒子数,因而可以降低计算复杂度;IEKF算法通过迭代观测更新过程来提高估计精度。仿真实验表明,当迭代次数小于等于2时,UPF-IEKFFastSLAM2.0算法的地图估计累计时间比UPF-UKFFastSLAM2.0算法短;当迭代次数为2时,其估计精度高于UPF-UKFFastSLAM2.0算法。综合考虑估计精度和计算复杂度,认为"UPF-IEKF"是一种更合理的FastSLAM算法滤波架构。 相似文献
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目的 传统的单目视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)跟踪失败后需要相机重新回到丢失的位置才能重定位并恢复建图,这极大限制了单目SLAM的应用场景。为解决这一问题,提出一种基于视觉惯性传感器融合的地图恢复融合算法。方法 当系统跟踪失败,仅由惯性传感器提供相机位姿,通过对系统重新初始化并结合惯性传感器提供的丢失部分的相机位姿将丢失前的地图融合到当前的地图中;为解决视觉跟踪丢失期间由惯性测量计算导致的相机位姿误差,提出了一种以关键帧之间的共视关系为依据的跳跃式的匹配搜索策略,快速获得匹配地图点,再通过非线性优化求解匹配点之间的运动估计,进行误差补偿,获得更加准确的相机位姿,并删减融合后重复的点云;最后建立前后两个地图中关键帧之间与地图点之间的联系,用于联合优化后续的跟踪建图过程中相机位姿和地图点位置。结果 利用Euroc数据集及其他数据进行地图精度和地图完整性实验,在精度方面,将本文算法得到的轨迹与ground truth和未丢失情况下得到的轨迹进行对比,结果表明,在SLAM系统跟踪失败的情况下,此方法能有效解决系统无法继续跟踪建图的问题,其精度可达厘米级别。在30 m2的室内环境中,仅有9 cm的误差,而在300 m2工厂环境中误差仅有7 cm。在完整性方面,在相机运动较剧烈的情况下,恢复地图的完整性优于ORB_SLAM的重定位算法,通过本文算法得到的地图关键帧数量比ORB_SLAM多30%。结论 本文提出的算法在单目视觉SLAM系统跟踪失败之后,仍然能够继续跟踪建图,不会丢失相机轨迹。此外,无需相机回到丢失之前的场景中,只需相机观察到部分丢失前场景,即可恢复融合所有地图。本文算法不仅保证了恢复地图的精度,还保证了建图的完整性。与传统的重定位方法相比,本文算法在系统建图较少时跟踪失败的情况下效果更好。 相似文献
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空地正交视角下的多机器人协同定位及融合建图 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单一机器人在复杂场景下进行同步定位与建图存在的视角局限等问题,本文提出了一种空地正交视角下的空中无人机与地面机器人协同定位与融合建图方法.鉴于无人机的空中视角与地面机器人视角属于正交关系,该方法主要思想是解决空地正交视角的坐标系转换问题.首先,设计了一种空中无人机和地面机器人协同定位与建图的框架,通过无人机提供的全局俯视图像与地面机器人的局部平视图像获得全面丰富的场景信息.在此基础上,通过融合惯性测量单元和图像信息修正偏移并优化轨迹,利用地面机器人上带有尺度信息的视觉标识,获得坐标系转换矩阵以融合地图.最后多组真实场景实验验证了该方法具有有效性,是空地协同多机器人协同定位及融合建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)领域中值得参考的方法. 相似文献