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基于改进ORB-slam2算法的动态特征点剔除

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天津农学院学报 2024年第1期31卷 88-94页

作者：周晓睿杨磊娄莉娟宋欣陈江涛天津农学院工程技术学院天津300392

随着slam系统的不断发展,人们对定位服务的要求越来越高,提高定位精度是一直以来不断研究的课题。为了能以更高定位精度的方式来获取图像中的语义信息,本文首先通过对比One stage算法中的网络模型选用了YOLOV5网络模型对目标物体进行检... 详细信息

随着slam系统的不断发展,人们对定位服务的要求越来越高,提高定位精度是一直以来不断研究的课题。为了能以更高定位精度的方式来获取图像中的语义信息,本文首先通过对比One stage算法中的网络模型选用了YOLOV5网络模型对目标物体进行检测和识别,提出一种基于动态区域内剔除动态特征点的slam算法,利用训练的网络提取图像中语义信息并对动态目标特征点进行剔除,在公开TUM数据集上进行验证,通过对比真实轨迹和本文算法的估计轨迹来进行误差分析。试验结果表明,本文提出的改进算法相对位移误差的均方根误差减小了97.83%,相对旋转误差的均平方根误差减小了96.80%。

关键词： ORB-slam2 目标检测语义信息 slam系统动态区域

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无路标环境下遥操作机器人slam系统

智能系统学报 2010年第3期5卷 240-246页

作者：曹卫华吴净斌吴敏陈鑫中南大学信息科学与工程学院

为了提高遥操作机器人的实用性和高效性,设计与开发了一种基于无线网络的无路标未知环境下探索移动机器人系统,其包括移动机器人子系统和机器人远程状态监视子系统.根据机器人功能需求,提出一种多控制器协作及多传感器信息融合的移动机... 详细信息

为了提高遥操作机器人的实用性和高效性,设计与开发了一种基于无线网络的无路标未知环境下探索移动机器人系统,其包括移动机器人子系统和机器人远程状态监视子系统.根据机器人功能需求,提出一种多控制器协作及多传感器信息融合的移动机器人硬件结构.利用机器人实时定位和激光测距扫描的能力,提出了一种改进的VFH算法,进行机器人自主局部路径规划.机器人远程状态监视子系统通过无线网络设定机器人的目标点,实时监视机器人状态,并绘制机器人所探索的环境地图.实验表明,开发的探索移动机器人系统具备了在未知环境探索的能力.

关键词：无线网络实时定位路径规划地图绘制遥操作机器人 slam系统

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室内移动机器人slam方法研究

室内移动机器人SLAM方法研究

作者：金兆强沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着机器人智能化领域的发展,对机器人功能的要求也在不断提升,因此实时同步定位与建图技术—slam(Simultaneous Localization and Mapping)迅速成为热门。视觉slam发展至今,当机器人在未知的室内环境中工作时,会导致画面模糊、定位精... 详细信息

随着机器人智能化领域的发展,对机器人功能的要求也在不断提升,因此实时同步定位与建图技术—slam(Simultaneous Localization and Mapping)迅速成为热门。视觉slam发展至今,当机器人在未知的室内环境中工作时,会导致画面模糊、定位精度低以及鲁棒性不高的问题。因此对传统slam系统框架深入研究,分析惯性测量单元与轮式里程计的优缺点,以小觅双目相机为视觉传感器,提出了一种基于小觅视觉传感器、惯性测量元件与轮式里程计相结合的室内移动机器人视觉slam系统。本文主要工作如下:(1)分析室内移动机器人目前存在的缺点,本文设计了室内移动机器人slam系统方案。首先,通过分析特征点法和经典光流法的优缺点,提出了基于多层金字塔的正反FAST+LK光流方法,解决了像素点在运动中陷入局部极值的问题。其次,在特征匹配方面,采用正反光流法对特征点进行二次匹配,从而节省匹配时间。(2)为了获取精确的位姿数据,利用EKF滤波方式融合惯性测量元件和机器人运动里程计,并进行非线性优化。非线性优化采用近似测量值修正方法,避免重新计算IMU积分,提升计算速率。同时,后端中添加了回环检测模块,消除slam系统运动过程中产生的累积误差,使系统输出较为准确的路径信息。(3)传统路径规划算法存在着实时性不高与无法选取最优解的问题,通过改进蚁群算法,增加伪随机规则和负回馈信息素局部更新规则。仿真实验结果表明,在复杂场景中,本文系统具备良好的实时性,能够实现路径最优解。为验证定位精度,采用Euroc数据集测试本文算法与其他算法,经过对比APE和RMSE等参数误差表明,本文算法的绝对轨迹误差不超过0.035m,证明了slam系统的鲁棒性。(4)为了验证真实环境下机器人运动轨迹的误差,本文设计了不同环境下的对比实验,结果表明本文算法在真实环境下的绝对轨迹误差不超过0.02m,提高定位精度和系统稳定性,为准确构建地图提供基础。为实现稠密点云重建,本文采用了ICP稠密点云拼接方法,对比地图中障碍物与实物的对应位置,实验表明,障碍物识别精度误差小于0.04m,建图效果良好,可以精确规划路径。

关键词： slam系统正反LK光流法优化位姿改进蚁群算法点云拼接

扫地机器人增强位姿融合的Cartographer算法及系统实现

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软件学报 2020年第9期31卷 2678-2690页

作者：张亮刘智宇曹晶瑛沈沛意蒋得志梅林朱光明苗启广西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710071 上海宽带技术及应用工程研究中心北京100039 北京石头世纪科技有限公司上海200436

Cartographer是谷歌在2016年开源的一个可以在多传感器配置下实现低计算资源消耗的slam算法框架.针对原有Cartographer中位姿融合不准确、存在延迟的问题,首先设计了一种基于位姿增量的多传感器位姿融合方法;随后,针对扫地机器人Player... 详细信息

Cartographer是谷歌在2016年开源的一个可以在多传感器配置下实现低计算资源消耗的slam算法框架.针对原有Cartographer中位姿融合不准确、存在延迟的问题,首先设计了一种基于位姿增量的多传感器位姿融合方法;随后,针对扫地机器人Player平台,设计并实现了基于增强Cartographer算法的多模块slam系统;最后,通过Cartographer数据集的实验分析和真实场景的实际测试,验证了增强Cartographer算法的有效性以及slam系统在Player机器人平台上的可用性.

关键词：扫地机器人 Cartographer 多传感器位姿融合 slam系统

基于双目视觉的移动机器人室内高精度定位系统研究

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基于双目视觉的移动机器人室内高精度定位系统研究

作者：涂静阳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

当今社会,从生产到生活,移动机器人有着越来越广泛的应用,其运行过程中的实时定位精度是影响整个系统运行效率的关键因素。在视觉定位系统蓬勃发展的当代,室内视觉定位系统的精度和效率不断提高,视觉通常融合其他传感器来实现在复杂场... 详细信息

当今社会,从生产到生活,移动机器人有着越来越广泛的应用,其运行过程中的实时定位精度是影响整个系统运行效率的关键因素。在视觉定位系统蓬勃发展的当代,室内视觉定位系统的精度和效率不断提高,视觉通常融合其他传感器来实现在复杂场景下的定位。其中,双目视觉系统结构简单,适应能力强,可拓展性好,在工业和商业领域中有着广泛的应用。同时,现有视觉系统仍存在着的精度和运行效率无法兼顾的缺点,基于双目视觉的室内定位系统有着很高的研究价值和意义。本文基于双目高清相机搭建了一套移动机器人室内高精度视觉定位系统,并对其误差进行了建模和仿真。该系统使用回环检测有效的消除了视觉里程计运行中的累积误差,在兼顾了系统的实时性和精度的情况下搭建了一套基于双目视觉的实时建图与定位(Simultaneous Localization And Mapping,slam)系统。本文首先对相机成像原理进行了解释,基于张正友标定法对双目相机进行了内参和结构参数标定,并根据双目成像原理对3D视觉定位系统进行了误差分析,通过建模和仿真得到了双目3D视觉系统的定位误差曲线。其次,在系统搭建部分,本文使用多层高斯金字塔对图像处理后,由ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)进行特征提取和匹配,并对特征点进行深度信息计算得到相机相对位姿,实现了视觉里程计环节。并结合词袋模型和图优化理论实现了地图搭建和回环检测。最后本文通过高精度光栅尺对系统实际定位误差进行了测量,验证了仿真结论,并实现了高精度视觉定位系统。

关键词：双目视觉 slam系统投影误差分析 3D视觉

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基于扫地机器人的slam算法研究与实现

基于扫地机器人的SLAM算法研究与实现

作者：刘智宇西安电子科技大学

学位级别：硕士

slam是实现服务机器人高度智能化的关键技术。slam技术让机器人在未知的环境中,能够利用一种或多种传感器对周围环境进行探测,建立相应的地图,同时定位自身在地图中的位置。Cartographer是谷歌在2016年开源的一个可以在多传感器配置下,... 详细信息

slam是实现服务机器人高度智能化的关键技术。slam技术让机器人在未知的环境中,能够利用一种或多种传感器对周围环境进行探测,建立相应的地图,同时定位自身在地图中的位置。Cartographer是谷歌在2016年开源的一个可以在多传感器配置下,实现低计算资源消耗,提供2D和3D slam的算法系统。扫地机器人是服务机器人中一个主要的应用方向,本文在基于Player平台的扫地机器人上,利用增强的Cartographer算法实现slam系统。主要研究内容包括:(1)针对原有Cartographer中位姿融合不准确,存在延迟的问题,设计了一种基于位姿增量的位姿融合方法。在对激光雷达传感器的扫描数据进行位姿优化后,本方法能够结合惯性测量单元以及里程计数据更快更准确地为下一时刻提供位姿估计。本方法将所有传感器数据进行缓存,根据新优化位姿的时间戳对旧数据进行删除。以局部优化的位姿作为初值,通过惯性测量单元数据计算角度增量,里程计数据进行位置估计,融合后得到所需的位姿估计,在只有激光雷达数据时使用优化位姿计算出的速度保持位姿稳定。(2)在基于Player平台的扫地机器人上,实现了基于增强Cartographer算法的slam系统。该系统分为六个模块,系统配置模块完成初始配置,接口通信模块与平台上其他系统交互,Player传感器数据交互模块完成与Player平台交互,数据管理及分发模块完成与算法交互,数据处理算法模块处理数据,增强的Cartographer算法模块完成建图。数据处理算法模块的功能主要是针对各种传感器数据的特点进行相应的处理,其中激光雷达传感器采集的点云数据在极端情况下,会因为机器人的运动而导致数据准确度下降,影响到建图准确度,需要对激光雷达数据针对运动情况进行矫正,惯性测量单元和里程计数据需要根据算法的要求进行适配处理以辅助激光雷达数据建图。为验证增强Cartographer算法的有效性,在PC端使用两个含有不同传感器的数据集对算法进行定量误差测试分析。实验结果表明,在具有多传感器的德意志博物馆数据集上,本文提出的位姿融合方法降低了53%的建图定位误差。为验证扫地机器人上slam系统的效果,分别在环境复杂但较小以及环境简单但较大的真实场景进行测试分析。并在这些场景测试评估分析了不同组合传感器对建图的影响,结果表明最终得到的2D栅格地图达到实际使用的精度要求。最后对扫地机器人中常遇到的碰撞问题进行分析,为解决该问题增加了对里程计数据的处理,并通过对比测试验证了产生碰撞后slam系统建图质量的鲁棒性。

关键词：扫地机器人 Cartographer 多传感器位姿融合 slam系统

微惯性辅助的激光雷达室内同步建图与定位技术研究

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微惯性辅助的激光雷达室内同步建图与定位技术研究

作者：杨景阳南京航空航天大学

学位级别：硕士

基于激光雷达的同步定位与地图构建系统（Simultaneous Localization and Mapping，slam）可以为微小型无人机提供实时的周围未知环境探测与相对定位，是微小型无人机实现未知环境探测与自主导航定位、提升其自主能力的重要支撑系统，... 详细信息

基于激光雷达的同步定位与地图构建系统（Simultaneous Localization and Mapping，slam）可以为微小型无人机提供实时的周围未知环境探测与相对定位，是微小型无人机实现未知环境探测与自主导航定位、提升其自主能力的重要支撑系统，是无人机能够进行更高层次自主能力发展的关键性节点。本文研究主要针对基于激光雷达的slam系统在微小型无人机平台上的应用需求，开展了激光雷达数据特征提取、环境特征匹配与定位、微惯性/超声波信息融合及对激光雷达信息处理的辅助等关键性技术研究。论文首先研究了激光雷达传感器信号预处理算法，提出了激光雷达数据采集方案，为了提取环境中的特征模型，研究了区域分割方法、角点和线段特征提取算法，有效地提高了特征提取精度。然后，为抑制微惯性导航系统长时间运行造成的姿态角偏差过大的问题，同时，减少载体运动加速对姿态算法的影响，本文研究了超声波阵列姿测系统与微惯性系统输出姿态信息互补滤波算法，提出了微惯性数据采集方案，利用微惯性传感器输出的数据解算载体的姿态、位置变化、速度变化，与超声波阵列系统测得的姿态信息互补滤波，通过滤波后的姿态角辅助激光雷达进行测距误差补偿，有效地抑制微惯性发散性的同时提供激光雷达精确的姿态信息。接着，针对无人机飞行时会带有姿态变化的特殊性从而导致激光雷达参数提取存在一定的误差，研究了环境特征参数姿态角耦合误差补偿算法;在局部特征地图的基础上，建立全局地图，提出了双特征库筛选的方法，对局部地图中的特征点进行筛选，将可信的角点特征和线段特征与特征库内的特征进行混合特征匹配，实现全局地图的更新以及无人机室内未知环境下的自定位。论文最后搭建了微惯性辅助的激光雷达同步建图与定位系统实验平台，在室内环境下进行飞行实验，得到飞行结果，验证了系统方案的可行性，论文所取得的成果具有应用参考价值。

关键词： slam系统超声波阵列测高测姿系统微惯性系统特征提取特征匹配

一种融合语义信息的slam静态稠密地图构建方法

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信息系统工程 2021年第9期34卷 127-131,135页

作者：柳双磊吕艳倪益华杨维鑫浙江农林大学光机电工程学院国家林业局林业传感技术与智能装备重点实验室

同时定位与地图构建技术在是实现现代AGV物流设备主动定位和导航的关键技术之一,相较于传统的激光slam技术,视觉slam技术有着结构简单、成本低廉和信息丰富的特点。针对当前视觉slam系统在构建稠密地图时会受到态目标干扰的问题,论文提... 详细信息

同时定位与地图构建技术在是实现现代AGV物流设备主动定位和导航的关键技术之一,相较于传统的激光slam技术,视觉slam技术有着结构简单、成本低廉和信息丰富的特点。针对当前视觉slam系统在构建稠密地图时会受到态目标干扰的问题,论文提出了一种基于语义信息融合的slam静态稠密地图构建方法。构建图像语义分割模型来实现对关键帧图像的语义信息提取,结合语义信息和颜色聚类搜索方法实现对关键帧动态点云簇的剔除,从而构建不受动态目标干扰的全局一致性的静态稠密地图。实验结果表明,相较于ORB_slam2系统,系统在真实场景中能够准确的识别动态目标并完成语义分割,准确有效的构建动态场景下全局一致性的静态稠密地图。

关键词： slam系统语义信息颜色聚类静态稠密地图