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机械工程学报 2022年第11期58卷 11-36页

作者：阴贺生裴硕徐磊黄博哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150001

同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术是复杂、动态且GPS失效环境下多机器人系统(Multi-robot system,MRS)协同工作的基础和关键技术,对于提高机器人的自主化、智能化等具有重要意义。视觉传感器凭借其高分... 详细信息

同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术是复杂、动态且GPS失效环境下多机器人系统(Multi-robot system,MRS)协同工作的基础和关键技术,对于提高机器人的自主化、智能化等具有重要意义。视觉传感器凭借其高分辨率、信息丰富、成本低廉等优点在SLAM中得到了广泛应用。首先简要回顾视觉SLAM理论基础,概括了多机器人视觉SLAM(Multi-robot visual SLAM,MR-VSLAM)的本质及优势,并基于该研究领域的应用需求总结归纳了当前MR-VSLAM技术存在的重点科学问题:如何进行视觉SLAM的全局关联,如何分配机器人资源执行SLAM驱动的协作建图策略,以及如何实现鲁棒的主动SLAM。其次,针对每个核心问题,对现有的解决方法进行了分类,提供了现有方法的全面综述,并讨论了其优缺点,分析了当前MR-VSLAM关键技术存在的问题。最后,基于上述分析总结展望了MR-VSLAM技术的热点问题及发展趋势。

关键词：多机器人系统视觉SLAM 全局关联协作建图主动SLAM

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基于视觉惯性的SLAM及协作SLAM关键技术研究

基于视觉惯性的SLAM及协作SLAM关键技术研究

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作者：许广富东南大学

学位级别：硕士

随着科技社会的不断发展,同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术成为了热门研究话题。目前,单机器人SLAM算法在学界取得了诸多进展,并逐渐应用于生产生活中,但仍存在精度与耗时矛盾、动态稳定性差等不足... 详细信息

随着科技社会的不断发展,同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术成为了热门研究话题。目前,单机器人SLAM算法在学界取得了诸多进展,并逐渐应用于生产生活中,但仍存在精度与耗时矛盾、动态稳定性差等不足;进一步由于任务场景不断复杂化与扩大化,单机器人SLAM常无法满足任务需求,协作SLAM应运而生。与单机器人SLAM相比,协作SLAM相互协作共享彼此信息,极大的提高了信息利用率,增强了环境感知能力,在大范围未知环境下具有巨大优势。为此,本文对基于视觉惯性的SLAM及协作SLAM相关技术开展研究,并设计实验验证本文算法的有效性。具体研究内容如下:针对传统视觉里程计中光流法精度差,特征点法耗时多的问题,提出一种融合光流和特征匹配的视觉里程计。首先,针对传统参考帧/当前帧跟踪方式中容易产生累积误差的问题,在光流法的基础上引入局部优化算法对相机进行初步位姿估计;其次,针对特征法中图像插入频率过高耗时多的问题,在关键帧的基础上构建光流/特征点统一损失函数进行相机位姿优化。利用Eu Ro C数据集数据进行对比实验,结果表明:简单环境下本文算法与特征点法算法精度相当,特征点缺失情况下本文算法精度较特征点法算法有所提高;运行时间测试结果表明,本文算法能够在保证精度的基础上,较特征点法减少37.9%运行时间。针对视觉里程计在快速运动、光照剧烈变化条件下容易失效的问题,引入视觉惯性紧耦合方法进行改进。首先对IMU进行建模,构建运动学公式,采用预积分方法将相机数据和IMU数据进行匹配。其次,在滑动窗口中构建IMU约束方程,联合视觉和IMU残差形成联合优化函数,求解该函数以获得更精确鲁棒的位姿结果。利用Eu Ro C数据集数据进行对比实验,结果表明:引入视觉惯性紧耦合方法后算法能够稳定输出位姿,且整体定位误差更小。针对多机器人系统特点以及场景建图需求,提出一种基于共享路标的多机器人协作建图算法。首先,为实现路标的快速精确定位,借鉴闭环检测类似的思想,提出一种两级路标融合与更新算法;其次,结合定位算法估计的位姿以及传感器获取的深度信息,对环境进行三维稠密地图构建以及各子地图的融合拼接。在仿真和真实场景下进行实验,实验结果表明,本文算法能够提高路标定位精度并能有效构建现场三维稠密地图。为了评价本文定位与协作建图算法在实际场景中的性能,搭建了一套机器人硬件实验系统,并对各传感器进行标定;从定位精度与建图效果角度,设计三组真实场景实验。在与ORBSLAM2算法的对比实验中显示,本文算法轨迹的端到端误差更小,且能够清晰、完整构建出周围场景三维稠密地图。

关键词： SLAM 视觉里程计视觉惯性协作建图

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