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基于多传感器的室内定位与建图系统设计与开发

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基于多传感器的室内定位与建图系统设计与开发

作者：杨宁黑龙江大学

学位级别：硕士

随着室内定位的需求不断增加,非视距下的定位与建图问题已然成为研究的热点。由于单一传感器定位精度较低、可靠性较差,本文提出了一种先筛选传感器后融合定位的方式,有效降低了非视距误差的影响,同时对建图算法进行误差补偿,最后使用... 详细信息

随着室内定位的需求不断增加,非视距下的定位与建图问题已然成为研究的热点。由于单一传感器定位精度较低、可靠性较差,本文提出了一种先筛选传感器后融合定位的方式,有效降低了非视距误差的影响,同时对建图算法进行误差补偿,最后使用基于概率的方式建立栅格地图,最终形成集传感器筛选、多传感器融合定位和地图构建功能的室内同时定位与地图构建系统(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。主要工作内容如下:(1)在超宽带定位部分:针对在非视距影响下,超宽带技术(Ultra Wide Band,UWB)提供的距离信息突变较为严重的问题,首先对基站测距概率预测并筛选,进而使用容积Kalman滤波器(Cubature Kalman Filter,CKF)对位置信息进行滤波解算,从而降低测距野值的影响,提高UWB精度。(2)在多传感器融合部分:将CKF解算位置与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)和里程计解算位置进行对角阵加权CI融合(Covariance intersection fusion weighted by diagonal matrices,DCI),获得移动机器人的融合定位信息,提高定位精度。(3)在建图部分:根据两段式SLAM架构,在已知机器人位置信息的情况下,选用CKF对激光雷达的观测信息进行解算,获得路标点信息并对误差进行补偿,最后采用基于概率的占用栅格算法建立栅格地图。最后在不同速度下验证算法的精度。

关键词：超宽带室内定位定位与建图非线性滤波器激光雷达机器人操作系统

基于点线特征的单目同步定位与建图初始化方法

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光学学报 2021年第12期41卷 163-170页

作者：钱琦白庭铭闭云峰乔程昱项志宇浙江大学信息与电子工程学院浙江杭州310027 浙江省信息处理与通信网络重点实验室浙江杭州310027

针对目前单目同步定位与建图(SLAM)初始化方法鲁棒性差、精度低的问题,提出了一种基于点线特征的单目SLAM初始化方法。首先,在两帧图像之间提取线特征,并进行特征匹配。然后,通过最大化投影线特征的重叠长度优化两帧图像之间的初始旋转... 详细信息

针对目前单目同步定位与建图(SLAM)初始化方法鲁棒性差、精度低的问题,提出了一种基于点线特征的单目SLAM初始化方法。首先,在两帧图像之间提取线特征,并进行特征匹配。然后,通过最大化投影线特征的重叠长度优化两帧图像之间的初始旋转和平移矩阵。最后,用滑动窗口增加初始化的图像帧数,利用多帧图像的信息和约束关系以及全局光束平差法优化初始地图和估计的相机关键帧位姿。在TUM和OpenLORIS数据集上的测试结果表明,相比传统初始化方法,本方法的鲁棒性更好、精度更高,能在具有挑战性的场景中快速完成高精度初始化。

关键词：图像处理运动估计和光流多帧图像处理单目视觉初始化定位与建图点线特征

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基于事件相机的定位与建图算法:综述

自动化学报 2021年第7期47卷 1484-1494页

作者：马艳阳叶梓豪刘坤华陈龙中山大学数据科学与计算机学院广州510006 中山大学无人系统研究所广州510006

事件相机是一种新兴的视觉传感器,通过检测单个像素点光照强度的变化来产生"事件".基于其工作原理,事件相机拥有传统相机所不具备的低延迟、高动态范围等优良特性.而如何应用事件相机来完成机器人的定位与建图则是目前视觉定位与建图领... 详细信息

事件相机是一种新兴的视觉传感器,通过检测单个像素点光照强度的变化来产生"事件".基于其工作原理,事件相机拥有传统相机所不具备的低延迟、高动态范围等优良特性.而如何应用事件相机来完成机器人的定位与建图则是目前视觉定位与建图领域新的研究方向.本文从事件相机本身出发,介绍事件相机的工作原理、现有的定位与建图算法以及事件相机相关的开源数据集.其中,本文着重对现有的、基于事件相机的定位与建图算法进行详细的介绍和优缺点分析.

关键词：事件相机低延迟位姿估计定位与建图

基于视觉语义路标的智能手机室内定位与建图研究

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基于视觉语义路标的智能手机室内定位与建图研究

作者：高煜昕青岛科技大学

学位级别：硕士

针对在室内场景中利用智能手机集成的多种传感器实现高精度与高可靠性定位与建图功能的问题,本文在符合实际应用场景的前提下,进行了基于视觉语义路标的室内定位与建图技术的研究,主要工作内容如下:(1)为解决由于惯性测量单元随时间产... 详细信息

针对在室内场景中利用智能手机集成的多种传感器实现高精度与高可靠性定位与建图功能的问题,本文在符合实际应用场景的前提下,进行了基于视觉语义路标的室内定位与建图技术的研究,主要工作内容如下:(1)为解决由于惯性测量单元随时间产生的累积误差影响,针对视觉-惯导的即使定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统中存在的尺度漂移问题,提出了一种基于行人航位推算算法(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)以及视觉-惯导SLAM的室内定位算法。该方法将PDR计算得到的速度集成到视觉SLAM系统中,作为系统的外部观测量,构建轨迹优化模型,减少漂移误差,修正已估计轨迹。实验结果表明,经PDR尺度优化后的视觉SLAM可以降低累计误差,并且在长期和短期的室内定位过程中具备较高精度和较好的稳定性。(2)提出了一种基于机器学习目标检测的语义路标识别方法。该方法首先使用目标检测器进行训练,并对属于单轨迹地图的图像数据中的语义目标进行在线识别。实验结果验证了这种方法可以在单轨迹中以更高的精度识别语义路标。为实现室内环境下基于视觉语义路标定位与建图功能提供了高质量的数据。(3)为解决人工建图方法存在的人力资源浪费以及地图更新效率较低的问题,提出了一种基于视觉语义路标的室内定位与建图方法。该方法基于行人航位推算优化视觉-惯导SLAM构建的单轨迹地图和语义目标检测结果,构建行人轨迹轨迹点和语义路标之间的匹配关系,并基于行人航位推算辅助视觉-惯导SLAM得出的轨迹结果,得到室内环境中以路标点和语义路标为地图元素的单轨迹语义路标地图。在若干单轨迹语义路标地图的基础上,以多轨迹拼接的方式对室内场景定位与建图实现全覆盖。实验结果验证了基于视觉语义路标的定位与建图方法能够较大程度地提高定位与地图构建的精度与效率。

关键词：行人航位推算目标检测语义路标定位与建图

基于RGB-D相机的室内移动机器人定位与建图

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基于RGB-D相机的室内移动机器人定位与建图

作者：侯智星南京理工大学

学位级别：硕士

移动机器人的定位与建图属于机器人底层平台建设,是其他诸如物流、清扫等上层应用的基础,具有极高的研究价值和广泛的应用前景。本文主要研究了移动机器人在室内类似走廊结构的环境中运动时的位姿估计方法,本文的创新性在于设计了两种... 详细信息

移动机器人的定位与建图属于机器人底层平台建设,是其他诸如物流、清扫等上层应用的基础,具有极高的研究价值和广泛的应用前景。本文主要研究了移动机器人在室内类似走廊结构的环境中运动时的位姿估计方法,本文的创新性在于设计了两种平面检测方法,并通过检测、解析环境中的平面结构,利用曼哈顿世界的约束,提出了一种新颖的视觉里程计方法。本文通过大量的实验,绘制了机器人的运动轨迹,同时构建了机器人所处环境的三维模型,证明了本文提出的方法具有良好且稳定的性能。本文的贡献点主要集中在三个方面:1.本文搭建了机器人运动和控制平台,为机器人搭载了相关的传感器和计算设备,并对RGB-D相机完成了内参、外参和深度偏移的标定,得到了良好的深度测量结果和RGB图像与深度图像的准确配准。本文使用搭载了RGB-D相机的移动机器人采集了大量的实验数据,并且收集了部分论文公开的数据,对这些数据进行了一定的预处理,以便于后续对算法进行分析。2.为了充分利用平面结构进行机器人位姿估计,我们需要对场景中的平面进行分割,我们提出了两种平面分割的方法:1)第一种方法基于颜色的梯度变化,将彩色图像的分割结果作为先验信息,来加速三维点云中的平面分割结果;2)第二种方法只使用深度图像,提出了一种基于视差统计直方图的快速平面分割方法,此方法通过在水平和垂直直方图中检测线段,间接地提取环境中的平面结构。本文提出的两种平面分割方法与其他图像分割的工作区别在于速度快,但是不需要平面结构分割至像素级精度,大致的分割结果得到的法向量的精度对于后续的机器人位姿估计来说就足够了。3.本文放松了曼哈顿世界对环境的约束,认为全局室内场景是由多个局部的曼哈顿世界连接组成。在机器人所处的任意一个位置,我们都能根据从相机中提取的平面结构构建出一个或多个曼哈顿坐标系。为了尽可能的消除累积误差,我们对旋转和平移变换进行了解耦,将相机坐标系配准到当前状态下占主导地位的曼哈顿坐标系,实现了相机旋转变换的估计,从而在最大程度上消除了旋转漂移。在已知旋转变换的基础上,根据图像中能够匹配的特征点的数量的多少,选择使用图像特征匹配或三维特征匹配算法估计相机的平移运动。

关键词：定位与建图 RGB-D相机平面检测室内移动机器人曼哈顿世界

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基于多胞体集员估计的机器人定位与建图研究

基于多胞体集员估计的机器人定位与建图研究

作者：程荣华中科技大学

学位级别：硕士

随着传感器技术不断进步,机器人的定位与建图技术是如今研究的热点领域。一个真正的智能机器人需要运用传感器感知外界环境并且估计自身状态,从而具备在有障碍的环境中自主运动的能力。目前移动机器人定位与建图的研究工作众多,但是其... 详细信息

随着传感器技术不断进步,机器人的定位与建图技术是如今研究的热点领域。一个真正的智能机器人需要运用传感器感知外界环境并且估计自身状态,从而具备在有障碍的环境中自主运动的能力。目前移动机器人定位与建图的研究工作众多,但是其解决方法主要基于概率理论,这类方法需要对系统噪声的统计特性做出假设。然而实际情况中,噪声的概率分布往往很难获得。针对噪声未知但有界的情况,多胞体集员估计能高效地计算状态所在的集合,因此,本文在分析现有研究成果的基础上,对多胞体集员估计进行改进,并且运用在机器人定位与建图中。首先,提出了中心差分多胞体集员估计算法。针对多胞体集员估计在计算区间泰勒展开式时误差较大的问题,利用斯特林插值公式将非线性模型展开,提高了线性化近似的精度并且避免了雅克比矩阵的计算;同时考虑了由线性化引起的误差,将其与过程噪声和观测噪声融合。针对多胞体集员估计中边界估计相对保守的不足,引入更紧致的带状区域作为一致状态集,提高了多胞体算法的估计精度。然后,提出了基于中心差分多胞体集员估计的机器人定位算法和SLAM算法。建立了移动机器人里程计和激光融合定位系统,通过斯特林插值公式实现了定位系统的线性化,通过凸函数差分的方法实现了定位系统的线性化误差定界。针对凸凹性分段的非线性函数,提出了线性化误差定界的高效方法。在环境未知的情况下,引入了基于多胞体的状态增广和数据关联算法,实现了机器人位姿和路标位置的同步估计。最后,本文设计了机器人定位和SLAM实验,分别包括Matlab仿真实验和真实机器人平台实验。仿真实验中,通过3种不同非高斯噪声情况下的多组蒙特卡洛实验对比,验证了多胞体算法相比扩展卡尔曼滤波算法的定位和建图精度优势。在真实机器人平台的实验结果验证了多胞体算法的实用性和有效性。

关键词：集员估计多胞体移动机器人定位与建图

AGV导航系统中视觉SLAM定位与建图方法的设计与实现

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AGV导航系统中视觉SLAM定位与建图方法的设计与实现

作者：韩玉虎中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)

学位级别：硕士

当前正是中国由制造业大国向制造业强国转向的关键时期,需要不断的提高制造业的智能化水平,AGV是智能制造的重要工具,可以极大的提高生产和生活效率,降低工业成本,具有非常重要的研究价值。在很多产品的工业生产过程中,需要频繁地进行... 详细信息

当前正是中国由制造业大国向制造业强国转向的关键时期,需要不断的提高制造业的智能化水平,AGV是智能制造的重要工具,可以极大的提高生产和生活效率,降低工业成本,具有非常重要的研究价值。在很多产品的工业生产过程中,需要频繁地进行物料运输,相比于使用人工运输的方式,使用AGV可以提高物料运输的效率并降低成本。AGV经过多年的发展,在各个行业也得到了广泛的应用,其导航系统也由最传统的固定轨道导航演变为电磁导航和激光导航,但考虑到灵活性以及成本等因素,电磁导航和激光导航依然不是最佳的导航方法。近几年随着深度学习的出现,学术界对于计算机视觉技术研究火热,同时带动了视觉SLAM技术的快速发展,也出现了许多经典的视觉SLAM方案。为了更好的发挥AGV的灵活性和自主性,本文基于经典的SLAM的技术方案开展用于AGV导航系统的视觉SLAM定位和建图方法的设计和实现工作,提出了一种基于特征点法和光流法融合的定位方案。该方案可以有效的避免特征点的误匹配,为后续的位姿估计、后端优化以及稠密建图奠定了良好的数据基础。此外,鉴于AGV导航对于稠密地图的需求,本文提出了一种基于极线匹配的稠密建图方案,首先利用双目相机进行极线匹配构建初始局部地图,然后利用前后多帧进行深度滤波以使得地图点的位置收敛于可接受的状态值,最后通过点云滤波进行点云的下采样和外点的去除并通过相对位姿变换关系实现局部稠密地图到全局地图的融合工作。针对提出的SLAM定位和建图方案,本文采用模块化的方法对其进行实现,通过在KITTI数据集和本地进行实验,证明了本文所提出的用于AGV导航系统的视觉SLAM定位和建图方法的可行性和有效性。

关键词： SLAM 计算机视觉定位与建图特征匹配 AGV

智能空间辅助家庭服务机器人定位与建图的方法研究

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智能空间辅助家庭服务机器人定位与建图的方法研究

作者：杨学永燕山大学

学位级别：硕士

机器人定位问题在移动机器人智能行为研究中有着非常重要的意义,是实现自主导航、在未知环境中完成复杂智能任务的关键,也集中体现了机器人的感知能力和智能水平。本文以家庭环境作为移动服务机器人的研究背景,由于家庭环境中存放很多东... 详细信息

机器人定位问题在移动机器人智能行为研究中有着非常重要的意义,是实现自主导航、在未知环境中完成复杂智能任务的关键,也集中体现了机器人的感知能力和智能水平。本文以家庭环境作为移动服务机器人的研究背景,由于家庭环境中存放很多东西,并且摆放无序,因此服务机器人很难快速地实现自主定位和建立环境地图,将智能空间和移动机器人技术相结合能够很好地解决这种问题。本文主要研究以下几个方面内容:首先,分析了智能空间技术基础和SLAM问题的研究现状及典型方法,根据SLAM算法的一般模型和目前所存在的技术难点,提出了借助智能空间技术的解决方法,给出了智能空间下服务机器人SLAM的实现思路,并且详细介绍了实现过程中存在的技术难点和关键问题。其次,为了增强在不确定性条件下移动机器人定位的抗干扰性能,同时解决机器人被绑架问题,改进了蒙特卡罗方法,将其与智能空间全局摄像机相结合。该算法同时采用了运动模型与观测模型作为重要性函数并从中进行采样,避免了采样集不包含真实位姿采样的情况。最后,鉴于视觉传感器得到的图像信息不如传统声纳、激光测距仪得到的距离信息直接,给出了视觉中点、线特征的提取方法。针对获取的点特征,将智能空间全局摄像机观测和传统的SLAM算法相结合,给出了移动机器人运动模型、全局摄像机观测模型、机器人行走控制策略和噪声参数选取的具体实现。由于点特征在视觉处理过程中存在一些局限性,论文还进一步给出了基于线特征的实现算法。本文以Pineer3-DX移动机器人为研究平台,实验验证了基于点特征算法和基于线特征算法的有效性。

关键词：智能空间家庭服务机器人机器人全局定位定位与建图

基于激光SLAM电动无人驾驶赛车定位与建图研究

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基于激光SLAM电动无人驾驶赛车定位与建图研究

作者：冯云亮辽宁工业大学

学位级别：硕士

随着无人驾驶汽车的热度越来越高,作为实现无人驾驶汽车的关键技术之一,同时定位与建图技术也收到越来越多的关注。SLAM（Simultaneous localization and mapping）,同时定位与建图技术是实现无人驾驶汽车自主导航和环境探索的关键技术... 详细信息

随着无人驾驶汽车的热度越来越高,作为实现无人驾驶汽车的关键技术之一,同时定位与建图技术也收到越来越多的关注。SLAM（Simultaneous localization and mapping）,同时定位与建图技术是实现无人驾驶汽车自主导航和环境探索的关键技术之一,指的是在未知环境中,对自身进行定位的同时对地图进行构建。课题依托于国家自然科学基金项目（51675257）、辽宁省重点研发计划指导计划项目（2017106020）和辽宁省高等学校国（境）外培养项目（2018LNGXGJWPY-YB014）,面向于由中国汽车工程学会主办、爱驰汽车冠名支持中国大学生无人驾驶方程式大赛,基于辽宁工业大学无人驾驶赛车,进行基于激光SLAM的无人驾驶赛车定位与建图研究,主要进行了以下几个方面的研究。（1）激光SLAM定义处理基于FSAC赛车,对与FSAC赛车的车身、激光雷达和里程计的坐标系定义,同时建立各个坐标系之间关系。确定里程计模型,同时使用最小二乘法的方法对里程计进行标定。确定激光雷达模型,同时,针对激光雷达的工作环境,对激光雷达信息进行预处理,实现对桩桶以外障碍物的简单过滤。（2）激光SLAM前端配准以ICP和CSM算法为例,对激光SLAM的前端配准算法进行深入研究,以数学描述的方式,深入理解前端算法的本质。与此同时,利用FSAC赛车进行实车的数据采集,针对所采集的数据,对ICP和CSM两种算法进行实车的验证实验。（3）激光SLAM后端优化针对当今两种后端优化框架:滤波器优化方法和图优化方法,分别选其中使用率高的算法进行深入研究。在滤波器优化研究中,由贝叶斯滤波介绍起,以粒子滤波为例,结合激光SLAM本身,通过数学描述推理,从滤波器的本质理解滤波器后端优化。同时运用数学描述,解释图优化方法的整个过程。（4）激光SLAM地图创建进行仿真建图实验和实车建图实验,在ROS（机器人操作系统）下,构建“8字环绕”环境模型以及构建FSAC赛车的车辆模型,实现对于Gmapping和Cartographer两种建图算法的验证。实车建图实验,基于实车硬件平台采集的“8字环绕”场地数据,运用ROS软件平台进行实车的算法验证实验。研究结果表明:基于FSAC赛车,应用激光SLAM方法,可以实现准确的定位,能够完成合理的建图,并且为保证FSAC赛车能够实现路径规划,提供了良好的基础。

关键词：无人驾驶 FSAC赛车激光雷达里程计标定信息预处理定位与建图