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煤矿井下点云特征提取和配准算法改进与激光SLAM研究

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煤炭科学技术 2024年

作者：薛光辉张钲昊张桂艺李瑞雪中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院中国矿业大学(北京)智慧矿山与机器人研究院

激光SLAM在狭长局促的煤矿井下非结构化环境中面临退化问题的挑战，在特征很少或者特征复杂的情况下，位姿估计不准确，导致建图失真甚至失败。针对煤矿井下非结构退化环境中激光点云特征提取与配准困难的问题，提出了一种融合FPFH和IC... 详细信息

激光SLAM在狭长局促的煤矿井下非结构化环境中面临退化问题的挑战，在特征很少或者特征复杂的情况下，位姿估计不准确，导致建图失真甚至失败。针对煤矿井下非结构退化环境中激光点云特征提取与配准困难的问题，提出了一种融合FPFH和ICP算法的二阶段点云特征提取及配准的方法，首先构建源点云和目标点云的kd-tree结构，利用统计滤波和体素滤波降低点云数量，提取点云表面法线并计算关键点云的快速点特征直方图特征描述子，再利用采样一致性初始配准算法进行粗配准，然后采用ICP算法进行精配准，以提升点云配准的准确性和位姿估计的精度；改进了lio-sam算法的特征提取和配准算法以及后端回环因子图优化算法，提升其关键局部特征识别与配准能力，利用Scan Context全局描述符闭环因子改善其闭环检测性能，以获得精确的全局一致性地图。利用M2DGR公开数据集测试了改进算法的性能，开展了两种煤矿井下典型场景的模拟SLAM实验，验证改进算法在特征提取和配准方面的有效性。测试和实验结果表明，与传统的lio-sam算法相比，改进算法的位姿估计和点云配准精度更高，相对位姿误差的平均误差改善了6.52%，绝对位姿误差的最大误差降低了18.84%，构建的地图无明显失真，建图误差均在1%以内，可实现非结构化退化环境的高精度全局一致性地图构建。

关键词：煤矿井下即时定位与建图 lio-sam 退化环境点云配准

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基于雷达与相机融合的动态SLAM算法

仪表技术与传感器 2024年第7期 105-109页

作者：鲍柏仲詹小斌喻蝶司言段暕史铁林华中科技大学机械科学与工程学院

针对基于激光雷达的SLAM系统在动态环境下因物体的移动、变形导致的建图与定位精度下降等问题,提出了一种雷达-相机融合的SLAM算法。使用深度学习对图像进行实例分割并将分割结果融合到雷达点云当中,从而剔除动态对象雷达点云。基于lio-... 详细信息

针对基于激光雷达的SLAM系统在动态环境下因物体的移动、变形导致的建图与定位精度下降等问题,提出了一种雷达-相机融合的SLAM算法。使用深度学习对图像进行实例分割并将分割结果融合到雷达点云当中,从而剔除动态对象雷达点云。基于lio-sam算法整体框架,利用YOLOv5获取图像语义信息,将点云投影到像素坐标系下得到点云语义信息,据此剔除其中的动态对象点云,有效地提升了算法在动态场景下的定位精度。在开源数据集KITTI对算法进行实验验证,其绝对位姿误差均值比lio-sam下降了3.48%,中值下降了4.85%,均方根误差下降了2.86%。

关键词： lio-sam YOLOv5 激光雷达SLAM 传感器融合动态场景实例分割

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一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法

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遥感信息 2023年第2期38卷 64-70页

作者：徐保伟邢艳秋杨书航尹伯卿东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150040

激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差,导致建图效果难以满足林业应用要求,提出了一种局部... 详细信息

激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差,导致建图效果难以满足林业应用要求,提出了一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法,利用局部的直线拟合来判断地面点并滤除,提高树木特征比重,在激光惯导融合SLAM的前端匹配部分对点云数据进行建图,减小由地面点造成的树木匹配误差。在真实样地中对改进前后两种算法进行实验对比和综合量化评价。实验证明,算法改进后建图所得单木位置的平均绝对误差和均方根误差分别减少了61%和50%,说明该算法可以在林下得到更佳建图效果,可为森林资源调查提供技术支撑。

关键词：同步定位与建图地面滤除点云拟合激光惯导融合 lio-sam

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基于石窟寺病害探测机器人的激光SLAM技术研究

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基于石窟寺病害探测机器人的激光SLAM技术研究

作者：员鑫涛长安大学

学位级别：硕士

石窟寺作为我国重要的文化遗产,是中华文化瑰宝之一。由于石窟寺依山而建的独特因素,在自然的作用下产生了岩体失稳、风化、渗水等问题,同时也不可避免地承受人类活动的破坏。构建石窟寺洞窟数字化模型是评价各种病害的病害等级、揭示... 详细信息

石窟寺作为我国重要的文化遗产,是中华文化瑰宝之一。由于石窟寺依山而建的独特因素,在自然的作用下产生了岩体失稳、风化、渗水等问题,同时也不可避免地承受人类活动的破坏。构建石窟寺洞窟数字化模型是评价各种病害的病害等级、揭示其损伤演化机制、提出相应文物保护措施的有效手段。而采用搭载视觉系统的机器人对洞窟壁面进行全覆盖、高质量图像采集,是精准构建包含各种病害信息的洞窟数字化模型的前提条件。但对于作为文物的洞窟,不仅结构复杂多样,而且安全性要求极高。图像采集过程中既要防止机器人对洞窟壁面碰撞而损伤文物,又要尽可能地降低图像畸变,尤其是曲面结构的图像畸变。这就要求对机器人工作位置和工作姿态进行精准控制。同时,考虑到洞窟内的弱光环境特征,本文针对性研发激光SLAM技术,以期实现机器人的安全性和精准性图像采集作业,为构建洞窟病害数字化模型提供必要条件。主要研究内容如下:首先,简要阐述了用于石窟寺环境下激光SLAM技术开发的基本理论,包括滤波算法、机器人运动学模型、传感器观测模型、占用栅格地图算法、FastSLAM算法等。其次,鉴于所开发的石窟寺病害探测机器人兼具移动和操作功能,采用地面移动机器人加多自由度空间操作机械臂的构型设计,构建石窟寺地面2D SLAM算法,为移动机器人定位和导航提供条件。其中,针对FastSLAM算法存在的由于粒子退化引起的定位精度不足问题,引入天鹰迭代与自适应遗传重采样技术,大幅提高建图的稳定性和精准性。再次,石窟寺病害探测机器人的机械臂在三维空间内进行自主探测作业,为避免机械臂与洞窟壁面发生碰撞而引起的文物破坏事件发生,需要对机械臂进行高安全性避障控制,因而构建可用于石窟寺机械臂避障的3D SLAM算法。以lio-sam算法为基础,并对其IMU以及IMU与3D激光雷达的外参进行联合标定,从而实现石窟寺病害探测机器人机械臂避障的SLAM建图。最后,在石窟寺病害探测机器人平台上搭建控制系统以及Gazebo仿真环境,将本文设计的SLAM算法分别在仿真环境下以及石窟寺实体环境下进行实验检测。实验表明:本文设计的算法有着较高的定位精度以及较好的建图性能,为石窟寺洞窟浅表病害全覆盖自主探测以及三维数字化模型构建提供技术条件。

关键词：石窟寺病害探测机器人激光SLAM FastSLAM lio-sam

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面向煤矿复杂环境的激光SLAM算法研究

面向煤矿复杂环境的激光SLAM算法研究

作者：杜秀铎内蒙古科技大学

学位级别：硕士

随着智慧矿山建设的快速推进,涌现出很多新的矿山建图方法和定位导航技术。在煤矿智能化开采过程中,各种自主移动机器人都需要进行精确的定位和导航,以保证工作人员对矿山少人化开采进行精准控制和管理。矿山环境中的移动机器人定位自... 详细信息

随着智慧矿山建设的快速推进,涌现出很多新的矿山建图方法和定位导航技术。在煤矿智能化开采过程中,各种自主移动机器人都需要进行精确的定位和导航,以保证工作人员对矿山少人化开采进行精准控制和管理。矿山环境中的移动机器人定位自主导航依赖同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。激光雷达通过扫描矿山的三维信息,构建点云地图,为煤矿机器人的定位导航提供环境结构信息。点云地图构建是SLAM的关键技术之一。煤炭行业属于高风险行业,工作人员作业强度高、危险系数大,很多岗位都缺少作业人员,需要采用机器人作业。本文基于自主设计的多源信息感知平台,利用多源信息感知平台的激光雷达、IMU等传感器感知矿山周围的环境,实现多源信息感知平台自主定位和点云地图的构建;基于已创建的离线点云地图,采用正态分布变换算法实现多源信息感知平台在矿山点云地图中的重定位。本文研究内容如下。(1)设计并实现了多源信息感知平台本文搭建了一个由激光雷达、IMU等传感器同时采集数据的平台。在ROS操作系统中,实现了传感器节点间的通信。针对本实验设备采集的矿山数据在lio-sam框架中出现数据格式错误的问题,对激光雷达软件rslidar＿sdk进行配置,在激光雷达点云格式中添加ring和timestamp属性,将激光雷达数据格式转变为XYZIRT(x,y,z,intensity,ring,timestamp)格式,在rslidar＿sdk中添加rs＿to＿velodyne转化节点,再将数据格式转变为Velodyne雷达格式。(2)基于lio-sam框架设计并实现了一种矿山环境下点云地图构建方法本文利用lio-sam框架构建出点云地图,针对lio-sam框架在矿山非结构化环境中存在建图较差的问题,对激光雷达和IMU外参进行标定,通过采集具有激光雷达和IMU的数据集,将激光雷达数据转换到IMU坐标系下,通过优化计算,使前后两次扫描的数据点能够尽可能重合,完成标定。通过对IMU内参进行标定,采用Allan方差法对采集的IMU数据进行量化噪声分析和零偏不稳定性噪声分析,标定后得到加速度计的误差参数和陀螺仪的误差参数。实验表明,经过本实验设备标定的lio-sam框架在矿山环境中建图效果更好。(3)设计并实现了基于矿山环境先验地图的重定位算法生成的点云地图有大量的噪点且数据量较大,去除噪点的方法是基于统计的鲁棒滤波,点云降采样的方法是体素滤波,在保持点云形态基本不变的前提下,减少了点云的数量提高了配准的效率。通过正态分布变换算法,建立描述空间表面的NDT模型,构造和求解目标函数实现配准,完成矿山环境下的重定位。实验表明本文采用的重定位算法在矿山复杂环境下能实现较准确的定位。

关键词： lio-sam 同步定位与建图点云地图点云处理重定位