检索结果-南通市图书馆

工矿自动化 2022年第11期48卷 139-144页

作者：亓玉浩关士远山东能源集团有限公司山东济南250013 北京天玛智控科技股份有限公司北京101399

移动式建图方法依赖高精度的光纤惯导和里程计进行位姿计算,而在实际工程实践中里程计精度难以满足应用需求,导致获取的工作面三维激光点云不完整。针对该问题,提出了一种基于激光SLAM的综采工作面实时三维建图方法。该方法主要包括激... 详细信息

移动式建图方法依赖高精度的光纤惯导和里程计进行位姿计算,而在实际工程实践中里程计精度难以满足应用需求,导致获取的工作面三维激光点云不完整。针对该问题,提出了一种基于激光SLAM的综采工作面实时三维建图方法。该方法主要包括激光点云去畸变、特征提取、位姿估计、优化建图等步骤。通过惯导数据消除激光点云的畸变,根据点云中每个点的时间戳检索惯导数据,获得对应每个点的姿态角,如果没有检索到对应姿态角,则采用四元数法进行插补。采用主成分分析法提取点云的几何张量特征,先求解点集的协方差矩阵,再进行特征值分解,得到几何张量特征。计算相邻2帧中特征点之间的距离,构建目标函数,采用Levenberg−Marquardt算法求解目标函数,获取变换矩阵,从而实现位姿估计。采用增量式优化算法,使用GTSAM优化库对历史关键帧与当前关键帧进行联合优化,将获得的所有关键帧点云叠加到一起,即为全局实时三维地图。井下工业性试验结果表明,该方法能实时、完整、高精度地构建全工作面范围的三维地图,最大绝对误差均值为0.19 m,满足综采工作面监控及刮板输送机找直精度需求。

关键词：综采工作面实时三维建图激光SLAM 激光点云去畸变特征提取位姿估计增量式优化

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基于结构化场景特征的视觉定位与建图算法研究

基于结构化场景特征的视觉定位与建图算法研究

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作者：刘启汉东南大学

学位级别：硕士

视觉同步定位与建图是一种基于视觉传感器进行定位与场景点云地图构建的重要技术。在室内结构化场景中,因为特征点稀少或区分度不明显SLAM系统容易发生误匹配或者定位精度降低等问题,本文致力于研究基于结构化场景特征的视觉定位与建图... 详细信息

视觉同步定位与建图是一种基于视觉传感器进行定位与场景点云地图构建的重要技术。在室内结构化场景中,因为特征点稀少或区分度不明显SLAM系统容易发生误匹配或者定位精度降低等问题,本文致力于研究基于结构化场景特征的视觉定位与建图算法。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于结构化场景的线特征改进算法。在视觉SLAM前端特征匹配过程中,通过包含深度信息的图像提取室内结构化场景的线特征,基于Cayley坐标对线特征提取与匹配算法进行改进;之后基于曼哈顿假设使用图像线特征约束的区域增长算法对图像中水平面进行检测,提升视觉SLAM前端特征匹配算法的鲁棒性,同时为视觉SLAM后端改进点云分割与点云地图构建算法奠定基础。通过在复杂多样的室内场景数据集中对算法鲁棒性进行验证,本算法在TUM与NYUDv数据集的图像序列中平均线特征匹配的内线数量相较LSD算法提升11%,检测图像水平面的速度相较于主流算法提升13.2%。（2）提出了一种融合场景结构特征的视觉SLAM改进算法。在视觉SLAM算法中添加场景分段信息,通过对相机轨迹进行分段并添加运动方向信息,提高结构化场景中跟踪稳定性;基于场景分段中运动方向约束与平面线特征约束为可观测路标点与相机位置添加置信度,将可靠的观测添加至优化方程,提高后端优化精度。通过结合场景分段中运动方向约束与平面线特征约束的增量式优化,对相机运动模型和观测模型优化求解,提高视觉SLAM后端优化求解速度。通过TUM RGB-D中存在结构化场景的数据集实验,本文算法的关键帧平均处理时间相比较于ORB-SLAM2以及其改进算法的关键帧平均处理时间提升9.5%,平均定位精度提升11.6%。（3）研究了一种融合平面分类信息和场景点云聚类的语义地图构建算法。首先通过图像特征与平面法向约束对结构化场景进行平面提取,得到场景空间基准平面集合;其次基于曼哈顿假设与平面几何一致性构造能量函数,通过最小化能量函数得到优化后的平面集合和点云语义分割的结果,形成连续的结构化场景的低内耗语义地图。实验表明,在TUM数据集中本文算法平均每帧图像的平面提取数量与计算效率相较于SPSLAM算法均有一定提升。

关键词：同步定位与建图结构化场景平面分割增量式优化语义建图

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