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针对光线强度对机器人视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)建图信息量、时效性和鲁棒性影响大的问题,提出一种基于激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)增强的视觉SLAM多机器人协作地图构建方法。在地图构建过程中,将LiDAR深度测量值集成到现有的特征点检测和特征描述子同步定位与地图构建(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping,ORB-SLAM3)算法中,利用改进的扩展卡尔曼滤波算法将激光雷达的高精度数据和视觉传感器的时序信息融合在一起,获得单个机器人的位姿状态,结合深度图进行单个机器人稠密点云地图的构建;利用关键帧跟踪模型和迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法得到存在共识关系的机器人之间的坐标转换关系,进而得到各机器人的世界坐标系,在世界坐标系中实现多机器人协作地图的融合与构建。在Gazebo仿真平台中实验验证了方法的时效性和鲁棒性。 相似文献
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视觉SLAM系统在相机快速旋转或光照频繁变化时,极易跟踪丢失。为此,提出一种基于直接法和共视图优化的紧耦合视觉惯性SLAM系统,融合IMU信息提高系统的鲁棒性,采用直接法前端提高系统的实时性,共视图优化后端提高系统的定位精度。该系统由前端和后端以及回环检测三个模块组成。跟踪线程利用IMU信息和基于稀疏图像对齐的直接法进行初始位姿估计;后端采用共视图的方法,以当前帧的二级相邻共视关键帧范围为局部优化窗口,利用光束平差法(Bundle Adjustment, BA)对系统状态变量进行优化;另外,仅对关键帧提取ORB特征点,并计算描述子信息供回环检测使用。在TUM VI数据集上的实验证明,与ORB-SLAM3和VINS-mono相比,该算法提高了系统的定位精度,且位姿估计速度提高了50%以上,在一帧完整跟踪任务中,比VINS-mono实时性提高了26%。 相似文献
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针对由颤振预测控制策略指导的稳定切削控制方法实时动态调整能力差的缺点,综合颤振预报、预测理论,进行了稳定性在线寻优控制理论及方法的研究。基于刀具—工件系统铣削再生颤振动力学模型,研究了考虑系统结构参数(刀具、工件装夹刚度)和加工参数(切削加工参数优化选择)的切削稳定性评价方法,提出了以扩大稳定性区域和稳定最大材料切除率为控制目标的机床稳定性控制方法。形成了以"预报—控制—效果评估—再控制"为步骤的在线监测、智能诊断和实时控制的集成一体化策略。设计并实施了稳定性控制理论验证实验,获得了与理论分析一致的结论。 相似文献