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。     

相似场景下基于局部地图的激光SLAM前端算法改进

在走廊、隧道等相似场景下,传统激光SLAM（同步定位与地图创建）算法由于观测数据的相似性,算法性能将严重劣化,甚至完全失效。为解决该问题,本文在hdl_graph_slam算法的基础上,首先基于匀速运动假设改进了运动预测模型,获得了更准确的初始位姿估计;然后通过引入局部地图概念实现点云的稠密化,改善了相似场景下前端里程计的性能。在室内实验中,场景的还原度达到了99.54%,较改进前提高了57.25%;在室外实验中,里程计漂移由原先的111.62\m降至7.65\m。实验结果表明,提出的算法在室内和室外的相似场景中均能带来显著的性能提升。     

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。     

一种基于地空视角信息融合的激光SLAM系统

地面无人平台安全运行与高效决策均依赖于自身的精确定位和对环境的全面感知。针对单视角机器人感知受限问题,提出了一种基于地空视角信息融合的激光SLAM（同步定位与地图构建）系统。首先,系统引入无人机构建的空中点云地图作为先验信息。然后,通过地空视角点云子图配准网络求取空中子图到地面局部地图的最优配准,再基于多视角因子图优化框架融合空中先验信息和地面感知信息。最后,在长约1000 m的工地环境道路上进行实验。相较于经典单视角激光SLAM系统,本系统的平均平移误差下降了5.87 m,平均旋转误差下降了1.67?。结果表明,本系统有效提高了地面无人平台的定位精度。另外,还通过地图融合有效弥补了地面无人平台由于路口结构、障碍遮挡等因素导致的感知盲区。     

基于RGB-D相机的SLAM技术研究综述

视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是自主移动机器人、自动驾驶车和无人机关键技术,是当前机器人和计算机视觉领域的研究热点。对当前主流的SLAM技术发展历程及研究现状进行概述。重点围绕RGB-D SLAM研究展开讨论,包括：对各类视觉传感器进行性能分析和对比;对当前具有代表性的几类RGB-D SLAM系统的原理、方法和技术性能进行详细的分析;对RGB-D SLAM的关键问题、测试数据集及评估指标进行综合性归纳。最后,对视觉SLAM的发展趋势进行展望与总结。     

结合语义信息与3D点云技术的未知环境地图构建方法

目的 机器人在进行同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）时需要有效利用未知复杂环境的场景信息,针对现有SLAM算法对场景细节理解不够及建图细节信息缺失的问题,本文构造出一种将SLAM点云定位技术与语义分割网络相结合的未知环境地图构建方法,实现高精度三维地图重建。方法 首先,利用场景的实时彩色信息进行相机的位姿估计,并构造融合空间多尺度稀疏及稠密特征的深度学习网络HieSemNet（hierarchical semantic network）,对未知场景信息进行语义分割,得到场景的实时二维语义信息;其次,利用深度信息和相机位姿进行空间点云估计,并将二维语义分割信息与三维点云信息融合,使语义分割的结果对应到点云的相应空间位置,构建出具有语义信息的高精度点云地图,实现三维地图重建。结果 为验证本文方法的有效性,分别针对所构造的HieSemNet网络和语义SLAM系统进行验证实验。实验结果表明,本文的网络在平均像素准确度和平均交并比上均取得了较好的精度,MPA（mean pixel accuracy）指标相较于其他网络分别提高了17.47%、11.67%、4.86%、2.90%和0.44%,MIoU（mean intersection over union）指标分别提高了13.94%、1.10%、6.28%、2.28%和0.62%。本文的SLAM算法可以获得更多的建图信息,构建的地图精度和准确度都更好。结论 本文方法充分考虑了不同尺寸物体的分割效果,提出的HieSemNet网络能有效提高场景语义分割准确性,此外,与现有的前沿语义SLAM系统相比,本文方法能够明显提高建图的精度和准确度,获得更高质量的地图。     

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...     

基于改进SIFT算法的双目视觉SLAM研究

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。     

单机器人SLAM技术的发展及相关主流技术综述

从主要依据的输入传感器信号入手,将目前单机器人SLAM技术分为基于距离传感器和基于视觉传感器两大类,从起源、发展、最新技术及应用分别对这两类SLAM技术做了发展历程分析。总结了现有主流技术的研究框架,对基于距离传感器的主流技术EKF-SLAM、PF-SLAM、Fast SLAM的研究内容,基于视觉传感器的主流技术特征法、直接法、RGB-D SLAM、深度学习SLAM的研究内容进行综述,总结了每种技术的运行机制、优缺点和适宜场景,并预测SLAM技术的未来发展方向。     

移动机器人SLAM关键问题和解决方法综述

从同时定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）的研究进程出发,通过回顾SLAM近三十年来的研究方法,对移动机器人SLAM的研究进行系统的总结,并指出其存在的三个关键问题.针对这三个问题,介绍了基于概率估计和基于视觉的SLAM方法,对基于概率估计的SLAM实现方法进行对比总结,并对视觉传感器的不同特性对基于视觉的SLAM方法研究进展进行阐述,随后对比分析不同方法的优缺点,讨论了视觉SLAM存在的问题.最后展望SLAM未来的发展方向.     

家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究

将正态分布变换（NDT）应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配,有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。     

动态环境下基于深度学习的语义SLAM算法

针对应用场景中存在的运动物体会降低视觉同步定位与地图构建（SLAM）系统的定位精度和鲁棒性的问题,提出一种基于语义信息的动态环境下的视觉SLAM算法。首先,将传统视觉SLAM前端与YOLOv4目标检测算法相结合,在对输入图像进行ORB特征提取的同时,对该图像进行语义分割;然后,判断目标类型以获得动态目标在图像中的区域,剔除分布在动态物体上的特征点;最后,使用处理后的特征点与相邻帧进行帧间匹配来求解相机位姿。实验采用TUM数据集进行测试,测试结果表明,所提算法相较于ORB-SLAM2在高动态环境下在位姿估计精度上提升了96.78%,同时该算法的跟踪线程处理一帧的平均耗时为0.065 5 s,相较于其他应用在动态环境下的SLAM算法耗时最短。实验结果表明,所提算法能够实现在动态环境中的实时精确定位与建图。     

视觉SLAM在室内动态场景中的应用研究

视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,同时定位与建图)是移动机器人领域的核心技术,传统视觉SLAM还难以适用于高动态场景并且地图中缺少语义信息.提出一种动态环境语义SLAM方法,用深度学习网络对图像进行目标检测,检测动态目标所在区域,对图像进行特征提取并剔除动态物体所...     

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。     

图形相似性匹配在多机器人地图中的应用

在多机器人同时定位与地图创建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）协同工作下,要求融合各机器人的特征子地图形成单一的公共地图,利用三角形相似性原理,实现SLAM定位中各机器人子地图的相互匹配。在机器人创建的地图中,依据路标位置相关的特征组成最小三角形,并通过三角形相似性原理对各机器人创建子地图进行相似性匹配,并记录相似三角形对应点匹配次数,最后彼此匹配次数最多的对应路标即为相关联的路标对。实验结果表明该方法是有效的,且鲁棒性强。     

改进ORB特征的机器人RGB-D SLAM算法

基于特征的视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）存在实时性和鲁棒性差等问题，提出一种改进的基于四叉树的ORB特征提取方法，设计包含前后端及地图构建的机器人RGB-D SLAM算法。在前端使用四叉树方法完成ORB特征的均匀提取，计算描述子间汉明距离实现特征匹配。根据随机采样一致性算法思想，结合EPNP（Efficient Perspective-N-Point）和迭代最近点法求解位姿，获取多次迭代后的准确位姿。采用关键帧进行回环检测，并且基于光速法平差优化位姿图，从而构建全局一致的3D地图，达到减少累积误差的目的。通过TUM数据集和多履带式全向移动机器人进行对比验证，实验结果满足实时性和稳定性要求，证明了算法的可行性和有效性。