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基于拓扑米制混合地图的废墟环境同步定位与地图创建

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机器人 2013年第6期35卷 762-768页

作者：王楠马书根李斌王明辉赵明扬中国科学院沈阳自动化研究所机器大学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049 立命馆大学理工学部日本滋贺525-8577

针对废墟内部环境震害形态特点,提出面向废墟环境的地图表示方法构建机制.采用基于拓扑米制混合地图的表达方法在不同层次描述废墟环境.算法利用全局拓扑地图组织整体结构确保系统计算能力、环境适用性和交互性,并在各拓扑节点区域创建... 详细信息

针对废墟内部环境震害形态特点,提出面向废墟环境的地图表示方法构建机制.采用基于拓扑米制混合地图的表达方法在不同层次描述废墟环境.算法利用全局拓扑地图组织整体结构确保系统计算能力、环境适用性和交互性,并在各拓扑节点区域创建局部米制地图,描述破坏形态形成的不规则障碍.通过废墟模拟环境进行实验,验证了该算法在复杂环境中的同步定位及地图创建能力,证明该算法在实际救援等领域具有可行性及有效性.

关键词：废墟环境同步定位与地图创建拓扑地图米制地图混合地图

基于动态精简式混合地图的移动机器人自主探索

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控制与决策 2017年第5期32卷 817-822页

作者：李秀智邱欢贾松敏龚月北京工业大学信息学部北京100124

针对未知环境下移动机器人自主探索和地图创建问题,在机器人操作系统的框架下,提出一种基于动态精简式混合地图的移动机器人自主探索方法.首先,提出一种基于几何规则的候选目标点生成方法,用于快速提取当前的前沿目标点;然后,从信息收... 详细信息

针对未知环境下移动机器人自主探索和地图创建问题,在机器人操作系统的框架下,提出一种基于动态精简式混合地图的移动机器人自主探索方法.首先,提出一种基于几何规则的候选目标点生成方法,用于快速提取当前的前沿目标点;然后,从信息收益和路径成本的角度,引入一种改进的效用函数来评价候选目标点;最后,利用缓存增量式的原理优化拓扑节点,进而构建精简式混合地图.实验结果表明,通过拓扑图构建策略的改进,所提出方法具有良好的导航性能.

关键词：地图创建机器人操作系统混合地图信息收益自主探索

基于混合地图的校园物流机器人视觉导航系统设计与实现

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基于混合地图的校园物流机器人视觉导航系统设计与实现

作者：饶祖源重庆大学

学位级别：硕士

随着,我国电子商务的高速发展,网络购物方式已经成为了人们不可或缺的生活消费方式,由此带动了整个快递行业的飞速发展。自2015年起,我国快递业务量连续六年稳居世界第一,并每年以20%～50%的速度快速增长。目前,在校园快递配送场景中,... 详细信息

随着,我国电子商务的高速发展,网络购物方式已经成为了人们不可或缺的生活消费方式,由此带动了整个快递行业的飞速发展。自2015年起,我国快递业务量连续六年稳居世界第一,并每年以20%～50%的速度快速增长。目前,在校园快递配送场景中,传统的快递配送方式存在配送效率低、成本高的问题。本文以智能化的校园快递配送为研究背景,针对校园物流机器人在快递站点之间的视觉导航问题,设计了一种基于混合地图的视觉导航系统。该系统基于ORB-SLAM2框架实现,可以在小内存计算机中运行。整个系统分为视觉定位、视觉避障和全局导航三个部分。(1)视觉定位部分主要解决校园物流机器人在校园环境中的定位问题。这个部分使用了ORB-SLAM2的视觉定位框架。针对校园环境易变化的特点,本文提出一种基于共视图的关键帧匹配策略对框架中的视觉重定位算法进行了改进。实验表明,这种策略在不影响原始算法定位精度的情况下,能够提升原始算法在动态环境中的定位稳定性。(2)视觉避障部分主要解决校园物流机器人在导航过程中的局部避障问题。针对这一问题,本文使用计算机立体视觉技术检测机器人局部环境的障碍物信息,并利用VFH+避障算法对机器人进行运动控制。实验表明,机器人能够稳定地完成局部避障任务。(3)全局导航部分主要解决校园物流机器人在快递站点之间的视觉导航问题,以及全局自然路标地图的内存消耗问题。针对这两个问题,本文使用一种基于混合地图的全局导航方法进行解决。混合地图分为两个层级,第一层级是校园物流网络抽象层,由拓扑地图构成,用于规划全局路径。第二层级是校园物流配送环境描述层,由多张ORB-SLAM2构建的局部自然路标地图组成,它用于生成全局路径以及视觉定位。实验表明,这种导航方法可以解决小型移动机器人在校园快递站点之间的视觉导航以及全局自然路标地图的内存消耗问题。

关键词：视觉导航混合地图视觉重定位视觉避障

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基于语义混合地图的SLAM研究

基于语义混合地图的SLAM研究

作者：赵国栋南京航空航天大学

学位级别：硕士

同步定位与建图（Simultaneously Localization And Mapping,SLAM）技术被广泛运用于机器人产业。为适应智能机器人的发展要求,语义SLAM成为此领域的前沿方向,但现有语义SLAM框架存在许多问题。本文提出HM-SLAM（Hybrid Map SLAM）框架... 详细信息

同步定位与建图（Simultaneously Localization And Mapping,SLAM）技术被广泛运用于机器人产业。为适应智能机器人的发展要求,语义SLAM成为此领域的前沿方向,但现有语义SLAM框架存在许多问题。本文提出HM-SLAM（Hybrid Map SLAM）框架,这是一个新的紧耦合语义SLAM框架,将深度学习与SLAM相结合,并在分割、建图、重定位等模块提出新的算法,以此扩展框架的功能,提升框架的性能。具体研究包括:一、针对Seg Net模型深层拟合不充分和小样本类难检测问题,提出改进版分割模型Seg NetSe LU-HEM作为HM-SLAM的语义提取模型,并在标准数据集上对模型性能进行测试。二、提出多图层建图框架,建成包括几何图层、语义类图层、动静图层的语义混合地图。针对运动物体噪声问题,提出SEM-RANSAC算法提升几何图层建图准确性;针对地图点多帧分割语义冲突问题,提出基于局部地图重投影的语义滤波算法提升语义类图层的建图准确性;针对动静语义类边界模糊问题,提出动静状态细分模型提升动静图层的长时间复用性能。最终在公开数据集上进行建图测试,并展示多个图层的建图结果。三、针对特征点词袋重定位方法搜索效率低的问题,提出双层词袋重定位算法,并在公开数据集上进行重定位性能测试。四、将HM-SLAM部署至机器人平台,应用于机甲大师机器人对战比赛。上述实验测试和实际应用表明,本文提出的HM-SLAM框架在KITTI数据集和实战中有较优秀的定位精度,并且拓展和提升了语义SLAM的分割、建图、重定位和实际应用功能。

关键词：移动机器人深度学习语义SLAM 混合地图语义定位

应用G_tilelayer的谷歌混合地图显示

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地理空间信息 2011年第4期9卷 72-74,191页

作者：董元李娜张广平钦州学院资源与环境学院广西钦州535000 钦州学院数学与计算机科学学院广西钦州535000

通过介绍GoogleMaps地图类型和显示原理、以及显示瓦片地图的主要接口,在此基础上讲述了应用Google Maps API二次开发显示混合地图的一种新方法;该方法通过Google Maps API的地图设置函数,瓦片管理接口及设置透明度实现,能够利用Google... 详细信息

通过介绍GoogleMaps地图类型和显示原理、以及显示瓦片地图的主要接口,在此基础上讲述了应用Google Maps API二次开发显示混合地图的一种新方法;该方法通过Google Maps API的地图设置函数,瓦片管理接口及设置透明度实现,能够利用Google提供的卫星地图和矢量地图资源,较高效率较好效果显示出混合地图。

关键词： Google Maps API G_tilelayer 地图类型混合地图瓦片

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一种移动机器人环境模型——灰色定性地图

机器人 2012年第4期34卷 476-484页

作者：李书杰王鹏陈宗海中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027

针对移动机器人的环境建模问题,提出一种综合拓扑地图和儿何地图特点的混合环境模型——灰色定性地图.用凸剖分算法将环境中的自由空间分解为一组凸多边形.灰色定性地图的定性层由凸多边形及其之间的邻接关系构成,用于模拟人类在路径规... 详细信息

针对移动机器人的环境建模问题,提出一种综合拓扑地图和儿何地图特点的混合环境模型——灰色定性地图.用凸剖分算法将环境中的自由空间分解为一组凸多边形.灰色定性地图的定性层由凸多边形及其之间的邻接关系构成,用于模拟人类在路径规划时的高层定性推理.定量层由凸多边形顶点的坐标和势场向量构成,用于决定机器人在连续空间中的运动方向和速度.理论分析和实验均表明:灰色定性地图可以模拟人类对环境认知的知识表达,并且可以仪由凸多边形邻接信息和顶点信息支持机器人完成路径规划且确保路径的平滑性,有效地降低了环境模型的空间复杂度.

关键词：灰色定性地图环境建模混合地图移动机器人

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面向废墟内部震害形态的同步定位与地图创建

科学通报 2013年第S2期58卷 104-111页

作者：王楠马书根李斌王明辉赵明扬中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院大学北京100049 Department of Technology Ritsumeikan University

根据废墟内部环境震害特点,采用层次分析法建立同步定位与地图创建系统地图表示方法构建机制,并提出基于拓扑米制混合地图的SLAM算法.根据局部破坏结构特点,提出角点特征聚集度作为拓扑节点识别方法,创建全局拓扑地图,完成节点识别、逻... 详细信息

根据废墟内部环境震害特点,采用层次分析法建立同步定位与地图创建系统地图表示方法构建机制,并提出基于拓扑米制混合地图的SLAM算法.根据局部破坏结构特点,提出角点特征聚集度作为拓扑节点识别方法,创建全局拓扑地图,完成节点识别、逻辑定位和闭环检测,以确保系统计算能力与交互性.局部米制地图通过栅格描述震害形态详细信息,确保算法环境适用性.通过实验对比,验证了算法环境细节描述和闭环检测能力以及在人工模拟废墟环境的有效性,证明了其在实际搜救和灾情评估等任务中的可行性.

关键词：拓扑地图米制地图混合地图同步定位与地图创建废墟内部环境

仓库通道环境下移动机器人的蒙特卡罗定位方法研究

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仓库通道环境下移动机器人的蒙特卡罗定位方法研究

作者：秦浩重庆大学

学位级别：硕士

实时准确地获取机器人的位姿信息是室内机器人作业的前提和基础。仓库通道环境属于一类特殊的室内环境,仓库整体空间较大而单个通道内定位区域有限,不同通道之间相似度高。环境的特殊性要求定位算法对机器人位置分布具备较强描述能力。... 详细信息

实时准确地获取机器人的位姿信息是室内机器人作业的前提和基础。仓库通道环境属于一类特殊的室内环境,仓库整体空间较大而单个通道内定位区域有限,不同通道之间相似度高。环境的特殊性要求定位算法对机器人位置分布具备较强描述能力。蒙特卡罗定位方法使用粒子描述机器人位置分布,粒子群能有效覆盖定位空间并灵活调整分布范围。然而直接应用该算法仍存在以下不足,首先方法缺乏有效的粒子数调整策略,粒子过多导致定位效率不高而数量过少导致定位精度不足,其次方法缺乏通道辨识手段,粒子分布范围难以实现灵活调整。论文以蒙特卡罗定位方法为研究内容,针对该算法在仓库通道环境下定位的不足进行改进,主要内容包括:(1)激光雷达运动状态下似然观测模型的修正方法。针对激光雷达扫描周期内机器人运动对于测量数据的影响,提出考虑运动特性的似然观测模型,补偿了运动对于观测模型造成的误差,提升了定位算法的精度。(2)考虑货包位置关系的通道环境特征-占用栅格混合地图。针对仓库通道环境特点,建立描述货包及其关系的链式地图,并结合栅格地图,完成对环境的准确描述。混合地图的建立是区分不同通道并进行精确定位的基础。(3)动态调整采样数量和范围的采样策略。针对蒙特卡罗定位算法的效率问题,提出了自适应空间大小的KLD采样策略,该策略通过调整采样单元的大小实现采样数的动态调整。此外,根据货包位置关系的搜索结果,策略动态调整了采样范围的大小。最后,将上述方法应用于蒙特卡罗定位算法中,完成在实验仓库环境下的位置跟踪和全局定位。实验结果表明:自适应蒙特卡罗定位算法在保证定位精度的同时提升了算法效率,满足仓库通道环境下的定位要求。

关键词：蒙特卡罗定位仓库通道似然观测模型混合地图 KLD采样

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园区无人车路径规划的研究与实现

园区无人车路径规划的研究与实现

作者：杜学历沈阳理工大学

学位级别：硕士

无人车是当今机器人技术应用领域的重要研究方向之一,各种领域的先进技术都得到广泛的应用。自主导航是无人车应具备的基本功能,其中路径规划是无人车自主决策的核心技术之一。现阶段,路径规划技术在园区无人车应用越来越成熟,但是依旧... 详细信息

无人车是当今机器人技术应用领域的重要研究方向之一,各种领域的先进技术都得到广泛的应用。自主导航是无人车应具备的基本功能,其中路径规划是无人车自主决策的核心技术之一。现阶段,路径规划技术在园区无人车应用越来越成熟,但是依旧存在一些问题:（1）没有GPS情况下,园区面积较大,地图模型上搜索路径速度慢,难以满足实时性规划的要求;（2）园区环境复杂,动态障碍物多,无人车速度与安全无法兼顾的问题;（3）搜索出的路径存在冗余、路径中节点多、无人车不便于控制的问题。本文采用了混合地图分层的方法进行路径规划,其中拓扑地图层进行全局路径规划,栅格地图层通过对动态窗口法和A*算法的改进与融合进行局部路径规划,局部每一时刻根据评价函数选择最优路径,结合得到整体园区路径的最优。本课题的主要研究内容如下:首先,对园区环境进行分析,将园区抽象为拓扑地图模型进行全局路径规划,采用A*算法,以欧式距离作为代价值,得到全局最优的路径,解决了园区的大面积地图搜索路径速度慢的问题;其次在栅格地图下,分析A*算法和动态窗口法的局限性。动态窗口法存在容易陷入局部陷阱、无法兼顾速度与安全性等问题,A*算法存在无法动态避障、路径不平滑、冗余点以及冗余转折点多等问题。对两种算法分别验证,发现单一算法无法满足拓扑点局部之间的路径规划,故提出一种融合改进A*算法和自适应动态窗口法的全局动态路径规划方法,该方法能够解决局部避障以及兼顾无人车的速度与安全的问题;最后,根据园区障碍物多、复杂障碍物堵塞道路情况,局部以及全局路径需要进行重规划。重规划是在地图的连通性道路或者安全区域重新规划路径。综上所述,本文采用无人车拓扑地图全局路径规划和栅格地图局部规划的混合地图分层的路径规划方法。经仿真实验证明,该方法能够在园区中快速搜索全局路径并满足实时性要求;局部路径兼顾无人车速度和安全性,规划出的路径节点少,路径平滑,符合动力学的约束,整体上可以得到一条最优的路径。

关键词：无人车路径规划混合地图动态窗口法 A*算法