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仓库环境下激光雷达点云帧间匹配方法的自适应切换技术研究

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仓库环境下激光雷达点云帧间匹配方法的自适应切换技术研究

作者：向韬中国计量大学

学位级别：硕士

目前多采用即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术来实现自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在仓库环境中的自主定位和导航。在激光SLAM算法结构中,帧间匹配是其核心步骤,其匹配精度会直接影响SLAM算... 详细信息

目前多采用即时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术来实现自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在仓库环境中的自主定位和导航。在激光SLAM算法结构中,帧间匹配是其核心步骤,其匹配精度会直接影响SLAM算法的定位精度。本文在兼具货架区和转运区的仓库环境中,研究并实现了一种基于Sigmoid函数的自适应切换迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法和相关性扫描匹配(Correlation Scan Match,CSM)算法的技术。主要研究内容如下:(1)根据仓库环境结构特点将其划分为货架区和转运区两个区域,针对这两个区域,在图优化的激光SLAM算法基础上构建了前端框架,分别将ICP算法和CSM算法作为激光雷达相邻帧点云数据的匹配方法,并对回环检测和后端优化进行了介绍。(2)分析了仓库环境特点,将环境中的特征点数目值和AGV与周围物体的距离值作为表征货架区和转运区的特征参数。针对ICP算法和CSM算法在仓库环境中适用区域不同的问题,研究了一种基于Sigmoid函数的自适应切换技术。以Sigmoid函数作为切换函数,将AGV所在环境中的特征点数目值和AGV与周围物体的距离值作为切换函数的输入,通过切换函数的输出值,实现了在ICP算法和CSM算法之间自适应地切换,从而提高了SLAM算法在仓库环境中的匹配精度。(3)使用激光雷达、IMU和里程计作为传感器,NVIDIA TX2作为主控制器搭建了AGV实验平台,并建立了AGV坐标系和运动学模型。在单一环境中通过实验验证了ICP算法在特征点多且狭窄的货架区具有匹配精度高的优点,CSM算法在特征点少且空旷的转运区具有匹配精度高的优点。在复杂仓库环境中进行了匹配和定位实验,验证了本文所提出的自适应切换技术的有效性。

关键词： AGV 激光SLAM 帧间匹配自适应切换

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林业用背包式激光雷达帧间匹配研究

林业用背包式激光雷达帧间匹配研究

作者：高世强东北林业大学

学位级别：硕士

森林作为陆地生态系统的主体,森林生态系统是全球最大的碳库,其林分碳含量的估算为研究全球气候变化、碳循环和能量转换提供了重要的数据支撑,而森林结构参数是估测森林碳储量的基础。相较于每木检尺的工作方式,激光雷达技术提高了森林... 详细信息

森林作为陆地生态系统的主体,森林生态系统是全球最大的碳库,其林分碳含量的估算为研究全球气候变化、碳循环和能量转换提供了重要的数据支撑,而森林结构参数是估测森林碳储量的基础。相较于每木检尺的工作方式,激光雷达技术提高了森林资源调查的工作效率。其中背包式激光雷达（Backpack Laser Scanning,BLS）以其出色的可通过性,逐渐成为林下测量的新选择。背包式激光雷达以激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术为核心,其中,帧间匹配是激光SLAM系统的重要组成部分,直接影响背包式激光雷达扫描的点云精度。但目前的帧间匹配算法多数作用于室内、城市街道和坡度平缓的森林环境中,在高坡度林区应用较少,且在林下作业时主要实现实时定位功能而忽视地图构建精度,导致BLS在林下测量时数据精度要低于TLS。针对这种情况,如何在不同坡度下选取高精度的帧间匹配算法,实现不同坡度林分下的精确测量,成为提高BLS估测森林参数精度的关键。为了提高背包式激光雷达估测林木胸径精度,得到在不同森林坡度下高精度的帧间匹配方法。本文使用Ubuntu 16.04和ROS Kinetic系统,将背包式激光雷达在不同坡度林分下的扫描数据转化成单帧点云;应用ICP算法、NDT算法、基于点云曲率特征匹配算法、PFH+ICP匹配算法、FPFH+ICP算法和3DSC+ICP算法对实验点云进行两帧配准,以欧式适合度的平方为标准,得到算法在不同坡度林分下的最佳下采样阈值;通过6种算法对实验点云进行逐帧匹配,估测匹配结果的林木胸径并计算RMSE值;接着以不同坡度林分下RMSE值最小算法的旋转平移矩阵为基准,计算6种算法在不同坡度林分下的单帧匹配误差和匹配时间。通过对比6种算法匹配结果的RMSE值,单帧匹配时的平移误差、旋转误差、欧式适合度和匹配时间,得到在不同坡度林分下精度最高的帧间匹配算法。实验结果显示,在坡度平缓的森林环境中,FPFH+ICP算法的胸径估测结果RMSE值为2.11cm,旋转误差为0.032×10-6弧度,平移误差为1.25×10-6m,欧式适合度为2779.15cm,单帧匹配时间为121.59s,在6种算法中精度最高;在坡度较大的林地中,PFH+ICP算法的胸径估测结果RMSE值为3.79cm,旋转误差为0.19×10-6弧度,平移误差为5.26×10-6m,欧式适合度为3143.71cm,匹配时间为34.15s,在6种算法精度最高。通过分析实验结果得到以下结论,背包式激光雷达中的帧间匹配算法精度受森林坡度影响明显,其中ICP算法胸径估测精度受坡度影响最小,而基于点云曲率特征匹配算法受坡度影响最大;FPFH+ICP算法和PFH+ICP算法分别在平地和坡地的森林环境下匹配效果最好,精度最高;高坡度地区背包式激光雷达测量精度较低,不仅与帧间匹配算法的精度下降有关,还受自身点云质量的影响。

关键词：林业背包式激光雷达点云特征提取帧间匹配算法对比

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基于改进ICP的帧间匹配算法研究

现代电子技术 2023年第8期46卷 73-78页

作者：刘贺伟卿兆波黄加俊中国计量大学机电工程学院浙江杭州310000

ICP算法在每一次迭代时均会对点云数据中每个点进行选择,直到得出与目标点最近点,再计算得出位移向量和旋转矩阵,存在迭代计算时间较长、精度较低的问题。为解决该问题,文中提出一种以欧氏距离为匹配条件,利用法向量信息找出匹配点,同... 详细信息

ICP算法在每一次迭代时均会对点云数据中每个点进行选择,直到得出与目标点最近点,再计算得出位移向量和旋转矩阵,存在迭代计算时间较长、精度较低的问题。为解决该问题,文中提出一种以欧氏距离为匹配条件,利用法向量信息找出匹配点,同时利用实际曲面信息的特征过滤错误匹配点的算法。所提算法利用中心重合法来降低前后两帧激光点云数据的平移距离,利用KD-Tree算法将各个激光点按照坐标分类,最后利用激光点的法线和曲率淘汰错误点,提高匹配精度。在Anaconda环境下进行仿真实验,结果表明,在点云数目为363,727,1 400时,采用改进ICP算法所用时间分别是原ICP算法的39%,41%,56%,均方根误差分别控制在原ICP算法的0.68%,18.48%,18.04%。改进后的ICP算法匹配效果得到显著提升,误差减小,迭代时间明显缩短。

关键词：帧间匹配改进ICP算法匹配点过滤激光点分类错误点淘汰仿真实验

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基于激光视觉融合的帧间匹配方法

汽车实用技术 2022年第1期47卷 19-23页

作者：何仲伟张小俊张明路河北工业大学机械工程学院天津300132

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境... 详细信息

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。

关键词： SLAM 多传感器融合地面提取迭代最近点随机一致性采样 Fast特征光流法帧间匹配

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电磁泄漏发射接收序列图像的帧间匹配实现

测控技术 2005年第5期24卷 40-43页

作者：苗春卫胡延军李敏国家保密技术研究所北京100031

视频接收机还原出来的显示器电磁泄漏图像含有大量的噪声,图像模糊,视觉效果差。为了改善图像质量,提高信噪比,多采用多帧平均的算法。本研究提出和实现了比较精确的帧间匹配,并进行了算法比较和效果评价,为准确的多帧平均提供了必要条件。

关键词：电磁泄漏发射多帧平均帧间匹配效果评价

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一种改进的高精度视频帧间匹配算法

一种改进的高精度视频帧间匹配算法

2008’“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表、自动化与先进集成技术大会

作者：佟爱华周付根金挺林锦梅北京航空航天大学图像中心

为实现视频帧间图像的精确匹配,研究了图像的特征提取和匹配问题。将SIFT特征提取算法应用于视频帧间图像的匹配,并提出了一种改进的匹配算法。该方法首先采用关键点特征向量的欧式距离判定视频中某两帧图像的特征点相似性,进行粗略匹配... 详细信息

为实现视频帧间图像的精确匹配,研究了图像的特征提取和匹配问题。将SIFT特征提取算法应用于视频帧间图像的匹配,并提出了一种改进的匹配算法。该方法首先采用关键点特征向量的欧式距离判定视频中某两帧图像的特征点相似性,进行粗略匹配,之后利用RANSAC法对粗略匹配结果进行演算,通过二次精确匹配剔除粗匹配中的误配点,得到精确的匹配点。仿真结果表明,该方法有效地解决了特征点匹配过程中的误匹配问题,大幅度地提高了视频帧间匹配的精度。

关键词： SIFT特征帧间匹配欧式距离 RANSAC法

来源： cnki会议评论

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一种城市环境三维点云配准的预处理方法

光电工程 2018年第12期45卷 72-80页

作者：赵凯徐友春王任栋陆军军事交通学院天津300161 军事交通运输研究所天津300161

针对城市三维环境下LiDAR点云数据密度大、离群噪点多、分布散乱不利于后期点云帧间匹配的问题,提出一种应用于城市环境下大规模三维LiDAR点云帧间匹配的预处理方法。首先,将点云数据转化为均值高程图,利用网格之间的高度梯度对点云进... 详细信息

针对城市三维环境下LiDAR点云数据密度大、离群噪点多、分布散乱不利于后期点云帧间匹配的问题,提出一种应用于城市环境下大规模三维LiDAR点云帧间匹配的预处理方法。首先,将点云数据转化为均值高程图,利用网格之间的高度梯度对点云进行地面分割处理;然后,通过三维体素栅格划分的方法改进了DBSCAN聚类算法,用改进后的VG-DBSCAN对点云进行聚类,聚类后目标点云与离群点分离,从而剔除点云中的离群噪点;最后,采用Voxel Grid滤波器对点云降采样。实验结果表明,所提方法可以对点云数据进行实时的预处理,平均耗时为132.1 ms;预处理之后点云帧间匹配的精确度提高了2倍,平均耗时也仅为预处理前的1/6。

关键词：点云预处理地面分割点云去噪帧间匹配

基于自适应特征及闭环优化的激光即时定位与建图算法

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激光与光电子学进展 2023年第4期60卷 191-201页

作者：韦和钧许恩永韩冰蒙艳玫韦锦李正强广西大学机械工程学院广西南宁530004 东风柳州汽车有限公司广西柳州545005

即时定位与建图(SLAM)应用的场景多样但受限于计算成本。基于此,提出了一种基于自适应特征及闭环优化的激光SLAM算法(FAST-SAM)。采用自适应特征提取方法Better Feature在不同的距离下保证特征提取的准确性,再通过基于随机一致性采样优... 详细信息

即时定位与建图(SLAM)应用的场景多样但受限于计算成本。基于此,提出了一种基于自适应特征及闭环优化的激光SLAM算法(FAST-SAM)。采用自适应特征提取方法Better Feature在不同的距离下保证特征提取的准确性,再通过基于随机一致性采样优化的地面特征滤除方法去除不可靠的特征并使特征数量保持稳定,在帧间匹配和闭环检测模块分别采用正态分布变换粗配准与最近点迭代精配准结合的匹配算法及所提两段式闭环检测算法,最终输出激光惯性里程计并建立全局点云地图。在LIO-SAM、KITTI开源数据集及广西大学实测数据集上的实验结果表明,与主流的SLAM算法相比,所提算法在提升精度的同时,将各环节的计算效率提升25.6%以上。

关键词：图像处理即时定位与建图激光雷达特征提取闭环检测帧间匹配

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基于RGB-D相机的SLAM算法优化

计算机工程与设计 2020年第5期41卷 1445-1451页

作者：陈宇翔王仁张健中国航天科工集团第二研究院706所北京100854

为解决在利用增强现实技术进行装备维修的应用中,由于头戴设备硬件资源受限和计算能力不足导致的三维场景建模实时性差、回环检测鲁棒性低问题,利用RGB-D相机对传统视觉SLAM方法中计算费时的环节进行优化。通过将帧间匹配的SIFT算法提... 详细信息

为解决在利用增强现实技术进行装备维修的应用中,由于头戴设备硬件资源受限和计算能力不足导致的三维场景建模实时性差、回环检测鲁棒性低问题,利用RGB-D相机对传统视觉SLAM方法中计算费时的环节进行优化。通过将帧间匹配的SIFT算法提取主要素对特征描述符合理降维,优化匹配距离;利用RGB-D相机获取场景轮廓以降低关键帧数目;在回环检测中增加轮廓粗匹配步骤,减少词袋模型中用于聚类的特征描述子数量,提高回环检测的速度和效果。实例验证了该算法的可行性。

关键词：即时定位与地图构建技术帧间匹配轮廓匹配实时性回环检测