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基于多传感器融合的机器人室内建图方法研究

仪表技术 2022年第6期 39-43页

作者：郭辰万里雍雨晨王伟胡佳飞国防科技大学军事基础教育学院湖南长沙410003 东北农业大学工程学院黑龙江哈尔滨150000 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410003

设计了一种基于多传感器融合的室内建图方法,能够实现在包含玻璃物体的室内环境进行地图构建。主要利用激光雷达采集的数据和双目相机的数据进行特征级融合,再通过扩展卡尔曼滤波进行位姿融合;依据激光雷达对数据进行采集,利用参考阈值... 详细信息

设计了一种基于多传感器融合的室内建图方法,能够实现在包含玻璃物体的室内环境进行地图构建。主要利用激光雷达采集的数据和双目相机的数据进行特征级融合,再通过扩展卡尔曼滤波进行位姿融合;依据激光雷达对数据进行采集,利用参考阈值对疑似点进行判定;进一步使用双目视觉进行识别判定,实现多传感器融合建图。该方法可以提高局部定位能力和全局定位能力,解决传统Gmapping算法中对玻璃无法准确识别的问题。

关键词：机器人即时定位与地图构建多传感器融合室内建图人脸识别

室内烟雾场景下基于激光雷达的三维建图方法研究

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传感技术学报 2024年第10期37卷 1717-1725页

作者：郑嘉芳徐湛楠曹平国陈勇丁磊潘宏青宋全军中国科学院合肥物质科学研究院安徽合肥230031 中国科学技术大学研究生院科学岛分院安徽合肥230026

室内火灾发生时,可利用激光雷达传感器构建事故现场地图,辅助消防救援。由于室内的封闭性,环境中积累大量烟雾颗粒,使激光雷达传感器产生噪点,导致地图失真。为解决此问题,改进了传统点云滤波算法,使用动态阈值和强度信息辅助的半径滤... 详细信息

室内火灾发生时,可利用激光雷达传感器构建事故现场地图,辅助消防救援。由于室内的封闭性,环境中积累大量烟雾颗粒,使激光雷达传感器产生噪点,导致地图失真。为解决此问题,改进了传统点云滤波算法,使用动态阈值和强度信息辅助的半径滤波器去除激光雷达点云中的烟雾噪点。之后对点云进行特征提取和近邻点匹配,用于位姿计算和地图构建。通过搭建室内烟雾场景用于数据采集和算法测试实验,结果表明,所提方法能够有效消除烟雾对激光雷达三维建图的影响,且对非噪点有较好的保留作用。

关键词：激光雷达建图室内建图点云滤波烟雾场景

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基于无轨导航的室内机器人路径规划及实现

扬州大学学报（自然科学版） 2020年第6期23卷 34-38页

作者：华英杰王艳纪志成江南大学物联网工程学院物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122

为实现室内机器人的无轨导航并提高人机交互性能,设计一种基于无轨导航与边缘计算的室内机器人控制系统.控制系统由上位机和下位机两部分组成:上位机搭载Linux操作系统,在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下使用Karto算法完... 详细信息

为实现室内机器人的无轨导航并提高人机交互性能,设计一种基于无轨导航与边缘计算的室内机器人控制系统.控制系统由上位机和下位机两部分组成:上位机搭载Linux操作系统,在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下使用Karto算法完成同步定位与建图(simultaneouslocalization and mapping,SLAM),实现路径规划导航和避障,采用单目相机与YOLOv4算法识别前方物体,并向云端实时上传工作状态;下位机使用STM32单片机主控,从上位机获取电机转速信息,结合转速编码器实现电机PID控制,并通过转速反馈和惯性测量单元(inertial measurementunit,IMU)获取机器人里程计信息后实时上传给上位机.试验表明,机器人可实现室内全局建图、无轨导航、动态避障和物体识别.与传统循迹机器人相比,无轨导航机器人具有良好的柔性和泛用性.

关键词：无轨导航边缘计算室内建图物体识别机器人

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基于微型无人机群的室内三维重建方法研究

基于微型无人机群的室内三维重建方法研究

作者：郑佳艺哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,人类对室内未知环境的探索需求不断增长,随着定位与建图、人工智能、无人机等技术的发展,大大增强了对没有外部电磁信号定位支持和内部图像先验信息的未知环境自主探测的可能性。通过在无人机群上搭载多传感器可以实时定位无人... 详细信息

近年来,人类对室内未知环境的探索需求不断增长,随着定位与建图、人工智能、无人机等技术的发展,大大增强了对没有外部电磁信号定位支持和内部图像先验信息的未知环境自主探测的可能性。通过在无人机群上搭载多传感器可以实时定位无人机的具体位置和获取环境地图。但是,传统的基于纯视觉的定位与建图算法对场景的光照和纹理条件以及运动平稳性要求较高,这在自主飞行导航的无人机群探测未知环境的过程中是无法保证的。因此,无人机探测未知环境首先要解决的一大问题就是位姿估计与地图建立的实时性和对环境的鲁棒性。无人机探测未知环境的另一大问题是受到相机视角和机载开发板计算资源的限制,无人机无法储存大量地图数据,且单架无人机对大规模环境的完整探测过于耗时。本文针对上述问题进行了研究,并取得了如下成果:(1)针对无人机在室内未知环境中获取自身位姿信息和环境地图信息实时性不高和鲁棒性较低的问题,提出了一种联合RGB-D相机和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的多传感器融合建图的方法。该方法在特征点提取与追踪阶段融入深度信息,利用IMU数据和估计的位姿来对下一帧特征点进行预测,有效降低了传统光流法的运动速度敏感性、易漂移性;同时,在初始化阶段通过融合深度信息来解决传统的单目相机和IMU联合初始化由于需要足够的特征点数量、充分的IMU激励来估计尺度信息造成初始化耗时长的问题;在后端优化阶段,将深度信息作为确定量以减少待优化变量的数量,有效地提高了后端优化的效率。仿真结果表明,该方法有效地提高了系统的初始化速度和稳定性,降低了后端优化的时间开销,在精度不降低的情况下有效地提升了系统的实时性和鲁棒性。(2)针对无人机群中单架无人机在三维重建时受相机视角、机载开发板计算资源限制的问题,提出了一种微型无人机群协同建图的方法。该方法通过机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)的通信机制实现无人机和后台服务器之间的信息互传,在单架无人机位姿估计与建图的基础上,构造每架无人机的关键帧信息;通过基于词袋模型的关键帧相似性检测算法求解出不同无人机的世界坐标系之间的变换关系,从而将多架无人机的坐标系统一到同一个世界坐标系下;分析了八叉树建图的模型,通过建立八叉树地图来解决点云地图数量庞大、占用内存太大、存在冗余性、无法用于导航和避障的问题。仿真结果表明,该方法能够有效地实现无人机从局部坐标系到全局坐标系的转换,提高了室内地图构建的规模和速度。

关键词：室内建图无人机群 RGB-D相机 IMU传感器

基于毫米波雷达的室内环境建图系统设计与实现

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基于毫米波雷达的室内环境建图系统设计与实现

作者：张冠华华中科技大学

学位级别：硕士

随着物联网的不断兴起,智能家居在家庭中应用的不断推广,用户对智能家居的接受程度越来越高,扫地机器人为代表的一系列智能产品技术发展得越来越快。而在市面上大部分的扫地机器人上,都采用了激光雷达作为构建地图的主要传感器。相比之... 详细信息

随着物联网的不断兴起,智能家居在家庭中应用的不断推广,用户对智能家居的接受程度越来越高,扫地机器人为代表的一系列智能产品技术发展得越来越快。而在市面上大部分的扫地机器人上,都采用了激光雷达作为构建地图的主要传感器。相比之下毫米波的价格低廉且使用寿命长,近些年随着FMCW(线性调频连续波)毫米波雷达的硬件不断改进,射频算法的不断优化,其在距离和角度测量上的精度也慢慢有了提升,这也使得使用毫米波雷达进行建图成为可能。毫米波雷达建图系统从毫米波雷达原理输入出发,从反射波处理阶段对原有流程进行了改进,之后设计了高效的毫米波雷达数据获取模块和点云预处理模块,根据毫米波雷达的性质对干扰点进行过滤,之后使用了八叉树进行占据栅格地图的构建,透视为了使得由于里程计误差造成的机器人坐标系偏移,采用了位姿矫正技术,例如基于蒙特卡洛的粒子滤波算法,使得局部点云映射到全局地图时更加精准,得到了初始的全局地图。地图环境识别方面主要对获取到的全局地图进行了形态学操作及聚类分类等点云处理,再针对分类为墙面的部分做了墙面拟合,使得对墙面和障碍物的构建更加准确,避免了墙面离散和障碍物形状失真等问题。最后把这些结果用ROS(Robot Operating System)的可视化把最终结果呈现在了RVIZ可视化工具上。系统构建基于ROS的节点机制,每一个节点都采用多线程和消息队列进行通信,硬件上雷达使用了TI的IWR6843-ISK,机器人使用了Turltle Bot2。由于ROS节点通信的特性,整体程序包括C++和python两种语言编写的节点,使得需要性能的大量计算用C++,一些基本处理的流程使用python,以此来使得系统的架构更加清晰,也方便与导航、路径规划等其他模块的融合。系统最终可以很好过滤掉毫米波雷达杂波,并在实际室内环境完成了建图和环境识别的测试,可以较好地完成建图和地图障碍物、墙面的识别工作,提供给导航和避障模块使用。

关键词：毫米波雷达 ROS 室内机器人室内建图栅格地图八叉树 SLAM

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室内喷涂机器人关键技术研究

室内喷涂机器人关键技术研究

作者：洪恺临辽宁石油化工大学

学位级别：硕士

随着城镇化水平的不断提高,室内装修领域的自动化发展水平受到越来越多人的关注,室内喷涂作为建筑行业中不可缺少的一环,将人工劳动成本的投入转变为机器人自主喷涂将是室内喷涂行业未来的必然趋势。本文对国内外相关文献和现有建筑机... 详细信息

随着城镇化水平的不断提高,室内装修领域的自动化发展水平受到越来越多人的关注,室内喷涂作为建筑行业中不可缺少的一环,将人工劳动成本的投入转变为机器人自主喷涂将是室内喷涂行业未来的必然趋势。本文对国内外相关文献和现有建筑机器人的发展现状进行汇总研究,发现自主喷涂机器人所涉及的相关技术仍存在很多瓶颈问题,导致喷涂机器人的自主性达不到要求,限制了其大量的生产和使用。因此本文对目前喷涂机器人涉及的相关技术进行针对性的研究,以此让喷涂机器人真正具备自主喷涂的能力。本文主要研究内容如下:针对室内喷涂机器人的功能需求对其进行了机械结构的设计,主要包括三大部分:全向移动底盘、六自由度喷枪移动系统、分体式从动系统。机器人全向移动底盘主要为机器人提供灵活的移动能力;六自由度喷枪移动系统用来保证机器人喷涂的灵活性让其更好的应对墙体边角处;分体式从动系统主要是用来放置电池、物料桶、涂料泵等大质量物体,以此减小机器人本体所受到的压力,增加其使用寿命,并且方便机器人的携带与运输。针对机器人的室内环境感知问题,本文将激光雷达建图算法应用于机器人所搭载的嵌入式设备上,并且对喷涂机器人所构建的地图进行处理,通过检测室内房门所在的位置进行完整室内子房间的划分,以此为接下来机器人进行自主喷涂的路径规划任务提供基础。针对机器人无法准确识别室内不可喷涂区域的问题,本文应用基于深度学习的目标检测技术,在原始Center-Net目标检测网络的基础上进行了改进与优化,在保证目标检测精度的同时最大程度的提升了检测速度,并且该算法应用到嵌入式设备中仍然可以满足窗户识别准确性与实时性的需要。针对机器人移动和喷涂路径规划实际需求,本文通过机器人构建的室内地图和摄像头实时检测出的窗户位置进行移动路径和喷涂路径的规划。移动路径规划主要是为了让机器人能够更好的完成立面墙体和棚顶墙体的喷涂工作。而喷枪的移动路径规划则在机器人进行墙体边缘喷涂以及通过摄像头检测到不可喷涂区域的时候能够实现喷涂路径更加合理高效的规划。本文通过对算法的仿真以及在实际机器人上进行的相关实验,验证了课题所提出算法的可行性与在实际喷涂中的实用性,为室内自主喷涂机器人的实际应用提供参考。

关键词：喷涂机器人机器视觉机械设计室内建图深度学习目标检测

基于Raspberry Pi和pixhawk的四轴无人机设计

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中国科技期刊数据库工业A 2021年第1期 43-44页

作者：陈立云陈广舜林艺旻吉林大学珠海学院广东珠海519041

Raspberry Pi和pixhawk结合的无人机平台在性能和功耗上都非常优秀,本文着重研究如何通过Raspberry Pi 4B板载计算机和pixhawk 4飞控打造一个高性能、低功耗的感知无人机,通过搭载的板载计算机实现室内建图定位。

关键词： Raspberry Pi Pixhawk 四轴无人机室内建图定位