检索结果-南通市图书馆

室内动态场景下基于vio的SLAM算法研究

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

室内动态场景下基于VIO的SLAM算法研究

作者：黄令轲哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着近年来科学技术的不断发展,智能机器人从工业领域走进了人们的日常生活。由于智能机器人的应用场景日趋复杂化与非结构化,相关技术已成为世界各国试图抢占的科技高地,其中,室内服务机器人已成为国内外最活跃的机器人研究方向之一。... 详细信息

随着近年来科学技术的不断发展,智能机器人从工业领域走进了人们的日常生活。由于智能机器人的应用场景日趋复杂化与非结构化,相关技术已成为世界各国试图抢占的科技高地,其中,室内服务机器人已成为国内外最活跃的机器人研究方向之一。目前的服务机器人在现实场景下存在自主性低下等问题,原因在于当前工作大多数以静态的环境作为背景假设,从而使得系统无法在动态场景下稳定、高效运行。本文目标旨在改进室内动态场景下SLAM系统的准确性和稳定性,主要有以下几方面工作:介绍并讨论了3种经典图像特征匹配算法的优劣,提出一种基于网格的鲁棒特征匹配方法,对该方法做了详尽介绍。通过实验证明,相比于ORB,该法在匹配准确率方面更有优势,能对场景中动态物体所引发的错误匹配进行更有效淘汰,提升了动态场景下的鲁棒性和准确性。分析了ORB-SLAM2原理。在其前端里程计无法在动态环境下稳定有效运行的背景下,将基于网格的特征匹配方法结合到ORB-SLAM一起。使用对比实验结果可以说明,相比之下新的算法提高了系统的运行精度。。推演并设计了基于vio的预积分和紧耦合算法。研究了单目相机与IMU融合的方法,基于单目相机初始化流程过于繁琐的背景下,引出一种使用RGBD视觉传感器融合IMU作为前端的方法,显著提升了系统初始化的效率,增强了系统自主运行的能力。在室内动态场景进行实物实验。将改进后的ORB-SLAM2算法与基于RGBD融合IMU的算法在相同室内环境中进行对比实验,将不同算法分别在静止、缓慢移动与小范围回环移动时的效果进行测试。实验结果表明该基于vio的SLAM算法可以在多个室内动态场景下能够稳定运行。

关键词： SLAM 室内机器人动态场景 vio

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于vio的机器人自主定位技术研究

基于VIO的机器人自主定位技术研究

作者：陈阵沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着智能机器人技术的快速发展,机器人的应用领域逐步由已知环境延申到未知环境,自主定位技术已成为未知环境下机器人研究的关键技术之一。在一些复杂环境下由于单一传感器无法有效地满足机器人定位需求,通常选择基于多传感器融合的方... 详细信息

随着智能机器人技术的快速发展,机器人的应用领域逐步由已知环境延申到未知环境,自主定位技术已成为未知环境下机器人研究的关键技术之一。在一些复杂环境下由于单一传感器无法有效地满足机器人定位需求,通常选择基于多传感器融合的方式进行定位,而视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,vio)是机器人自主定位技术中常用的融合方法。针对机器人在图像特征稀缺环境中的定位问题,本文提出了使用相机获取图像中点、线、灭点信息,融合IMU(Inertial Measurement Unit)信息修正相机误差的方法,提升机器人系统的准确性和稳定性。本文主要的研究内容如下:(1)针对复杂环境中机器人定位过程中特征信息不足的问题,本文提出了基于点、线和灭点信息混合特征的定位算法。首先,点特征算法部分采用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法完成特征提取和匹配,融合RANSAC算法去除误匹配,并引入基于余弦相似度的粗筛选方法去除部分错误匹配,避免因RANSAC去除误匹配迭代次数过多而造成算法效率降低的问题;其次,采用LSD(Line Segment Detector)算法提取线特征和LBD(Line Binary Descriptor)算法匹配线特征,作为稀疏点特征的有效补充,提升系统的稳定性。最后,重点研究了灭点观测值和估计值算法,提出基于中间搜索策略的方法计算灭点观测值,利用坐标系间的转换关系与投影关系方程提高灭点估计值的准确性。(2)针对复杂环境中机器人系统定位精度不足的问题,本文提出了基于信息融合的位姿优化方法。该方法构建了一个全新的代价函数,包括IMU残差、点线特征残差、灭点的残差和边缘化引入的先验残差,其中针对灭点部分提出了一种全新的残差构建方法,并使用高斯牛顿非线性优化方法对残差进行联合优化,得到更准确的机器人位姿,提高定位精度。(3)通过EuRoC数据集对本文所设计的定位算法进行仿真验证,在七个具有代表性的实际场景中进行实验,其结果表明本文算法在复杂环境中定位效果优于经典的PLVINS算法和UV-SLAM算法,证明了本文提出的基于点、线、灭点、IMU信息融合的方法对于提高机器人定位精度的有效性和可行性。

关键词：机器人 vio 灭点定位

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

水下复杂场景的vio算法的研究与应用

水下复杂场景的VIO算法的研究与应用

作者：吴仁翰宁夏大学

学位级别：硕士

智能移动机器人的应用已逐渐普及,受到社会需求的强烈推动,其中包括水下无人航行器、无人机、自动驾驶汽车等。这些移动机器人的自主导航研究具有很高的研究意义,无论在民用还是军用方面都是重要的研究方向。移动机器人的智能感知、路... 详细信息

智能移动机器人的应用已逐渐普及,受到社会需求的强烈推动,其中包括水下无人航行器、无人机、自动驾驶汽车等。这些移动机器人的自主导航研究具有很高的研究意义,无论在民用还是军用方面都是重要的研究方向。移动机器人的智能感知、路径规划和运动控制等方面,都体现了机器人的自主导航能力。因此,研究智能感知算法对移动机器人技术的进步至关重要。机器人的即时定位与地图构建(SLAM)技术可以提供机器人实时的定位信息和周围环境的地图信息,是机器人智能感知中的重要组成部分。基于视觉与惯性传感器融合的SLAM方法,由于体积小、价格低、可适应多种场景等特点,拥有广泛的应用前景。因此,本文基于视觉惯性里程计(vio)算法框架,研究了基于视觉与惯性传感器信息融合的移动机器人SLAM算法中的即时定位问题,通过融合相机和惯性测量单元(IMU)的测量数据,实现移动机器人的即时准确定位。总的来说,移动机器人的自主导航能力是未来发展的方向。即时定位技术在机器人的智能感知中发挥了重要作用,而基于视觉惯性里程计算法的信息融合,将会成为移动机器人SLAM技术的重要发展方向。未来,可以期待这一技术的广泛应用,为人们的生活和工作带来更多便利。本文旨在开发出精度更高,点特征提取速度更快,可适合更多场景的vio算法。由于野外条件水下图像通常会受到不太明确的特征点信息和更多冗余信息的影响。为了解决这些退化问题,本文采用了 VINS-Mono算法来提高水下图像的质量。针对VINS-Mono算法的不足提出优化方法:1.采用KLT光流方法进行跟踪匹配,对于纹理较弱、关键点较少的环境,鲁棒性和精度较差。针对第一点特征跟踪算法的不足,本文将采用反向光流法来提高关键点的跟踪和匹配精度。2.角点提取算法采用Harris角点。算法采用高斯滤波,角点提取速度较慢。针对第二种算法的不足,本文采用FAST算法代替Harris算法,以加快角点提取的速度。3.边缘化部分原算法是将几种类型的残差信息放在一起进行边缘化和优化,这会使边缘化速度降低。针对第三点的不足本文采用在后端边缘化部分主要针对几类残差信息进行优化,因为相机的残差信息与除相机以外的其他残差信息数量相差较大,为了加速边缘化把相机的残差信息与其他残差信息分开进行两个线程。结果的可行性体现在视频数据集信息的读取和显示,算法在公共数据集EuRoC和水下数据集HAUD-Dataset上的运行速度,打印算法中的角点的提取速度,比较特征点的识别精度,VINS-Mono后端边缘化的加速,以及检测结果的分析。在已有数据集的基础上,将原有的VINS-Mono算法与改进后的VINS-Mono算法进行比较,并在角点提取速度、特征点识别精度、边缘化速度等方面进行比较,证明该算法得到了优化。

关键词： SLAM vio 特征提取特征追踪边缘化

低成本单频RTK/MEMS-IMU/vio融合定位研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

低成本单频RTK/MEMS-IMU/VIO融合定位研究

作者：石俊炯重庆大学

学位级别：硕士

随着智能农机,低速无人车,微型无人机等低速无人驾驶的消费级市场对高精度导航定位系统的需求,研发一款价格低廉,高精度的实时导航定位系统具有实际的意义。目前消费级定位市场中,大多使用GNSS单点定位模式与消费级的MEMS-IMU组合定位,... 详细信息

随着智能农机,低速无人车,微型无人机等低速无人驾驶的消费级市场对高精度导航定位系统的需求,研发一款价格低廉,高精度的实时导航定位系统具有实际的意义。目前消费级定位市场中,大多使用GNSS单点定位模式与消费级的MEMS-IMU组合定位,无法满足低速无人驾驶消费级市场高精度定位的需求。本文研究了低成本单频RTK/MEMS-IMU/vio融合定位系统,基于消费级MEMS-IMU、单频RTK和vio等多源传感器数据,在嵌入式平台STM32上通过扩展卡尔曼滤波实现高精度实时定位,并对该系统进行了实验论证分析。主要研究内容如下:(1)阐述了单频RTK、MEMS-IMU、气压计和磁传感器等消费级传感器的数学模型。针对消费级GNSS天线性能良莠不齐影响单频RTK性能的问题,通过伪距残差和模糊度初始化时间两个指标对市场上的消费级GNSS天线进行分析;分析结果表明单频螺旋天线性能较好,可使单频RTK达到最佳状态,为多传感器融合定位提供良好的数据来源。通过Allan方差分析MEMS-IMU误差噪声,为其噪声建模,数据融合滤波奠定基础;对气压计和磁传感器的数据进行方差计算,确定其测量误差。(2)对低成本多传感器实时融合定位进行系统设计。顾及单一的消费级传感器性能较低无法提供稳定的定位,本文研究了低成本RTK、MEMS-IMU及vio融合定位算法,确定了消费级多源传感器扩展Kalman滤波的初始化、系统噪声、量测噪声等参数,考虑了不多传感器时间同步及异常值抗差处理的问题,并设计了硬件平台实时运行多传感器融合定位算法。(3)为了验证低成本单频RTK/MEMS-IMU融合定位性能,本文搭建了实验平台对单频RTK/MEMS-IMU组合系统的动静态定位性能进行分析,基于本文设计的融合定位算法,采集其在静态场景、无遮挡动态场景和有遮挡动态场景的数据进行测试分析。实验结果表明:在静态场景中,组合定位点位精度优于1.5cm,与双频商用接收机精度相当;在动态无遮挡实验中,融合定位精度优于5cm;在动态有遮挡实验中,组合点位精度达到6.8cm,在全遮挡环境中,无法提供厘米级别的定位精度。(4)针对低成本RTK/IMU融合系统在GNSS信号长期干扰或遮挡的情况下无法提供高精度导航定位的问题,本文在RTK/MEMS-IMU的基础上融合了vio数据,对其进行导航性能分析和GNSS仿真中断测试。首先对RTK/MEMS-IMU/vio数据进行实时融合定位,对滤波新息、滤波精度进行分析,得出融合定位结果可靠;再对轨迹中拐弯情况下的RTK数据进行人为的中断,进行融合定位实验。实验结果表明:在无GNSS信号的情况下,RTK/IMU在递推过程中产生较大误差,且轨迹不平滑,无法提供良好的导航信息;融合vio数据的定位结果的轨迹平滑,误差相对较为较小,可达到北方向为0.09m,东方向为0.15m,竖直方向为0.2m的精度。

关键词：低成本单频GNSS天线单频RTK/MEMS-IMU组合导航卡尔曼滤波 vio

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进的点线特征vio定位系统研究

基于改进的点线特征VIO定位系统研究

作者：聂念昭南昌大学

学位级别：硕士

视觉惯性里程计vio(Visual Inertial Odometry)常被用于解决移动机器人的实时定位问题。目前主流的vio系统通常采用特征点或线特征作为视觉约束。然而传统的线特征是基于描述子进行线特征匹配且存在线段被分割的问题,导致线特征匹配的... 详细信息

视觉惯性里程计vio(Visual Inertial Odometry)常被用于解决移动机器人的实时定位问题。目前主流的vio系统通常采用特征点或线特征作为视觉约束。然而传统的线特征是基于描述子进行线特征匹配且存在线段被分割的问题,导致线特征匹配的耗时较长。同时传统vio系统在带雾气等常见复杂场景下,特征匹配数量较少,导致系统的定位精度低和鲁棒性不好。针对上述问题,本文提出了一种改进的点线特征vio系统:在线特征匹配上,采用基于特征点约束和线特征几何约束的方法提升了线特征匹配数量和速度;在图像预处理时,加入暗涌通道结合自动色阶的去雾算法,提升系统在雾气场景下的特征匹配数量。在前端特征匹配时,将特征点匹配和线特征匹配结合,提升系统在特征点缺失环境下的定位精度和鲁棒性。一是基于多种特征点匹配效率对比实验,采用FAST特征点加光流的特征点匹配方法。二是在线特征提取时,加入了一种线段合并算法来解决线段被分割的问题。三是在线特征匹配时,提出了一种基于特征点约束和线特征几何约束的线特征匹配方法。同时提出一种FAST特征点添加算法,以保证有足够的特征点约束进行线特征匹配。实验结果证明,该线特征匹配方法相较于传统匹配方法,匹配速度和匹配数量均提升了两倍左右。为了提升系统在带雾气场景下的特征匹配数量,在视觉预处理部分,加入暗涌通道结合自动色阶的去雾算法。实验结果证明,去雾后相较于去雾前,能够匹配到的特征点多出了两倍以上。加上暗涌通道结合自动色阶的去雾算法后,特征匹配具有更好的鲁棒性。在后端优化时,构建了特征点观测模型、线特征观测模型和IMU观测模型,采用视觉惯性紧耦合优化算法对观测模型估计的位姿进行优化,通过回环检测功能,减少了位姿估计的累计误差。最后,本文搭建了完整的vio数据集仿真实验和实际实验,在EUROC数据集、弱纹理长廊及户外回环数据集和实际环境中进行了性能测试,其定位精度和实时性能均有一定幅度的提升。

关键词： vio 点线特征 IMU预积分边缘化回环检测

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

德马吉vio 210通用型对刀仪

现代制造 2008年第41期 12-13页

德马吉最新推出了vio210型对刀仪。它采用数码摄像式测量原理，由单手操作式气动系统驱动，具有一些其他对刀仪产品所不具有的特性，如激光寻边刃、NetService功能。该仪器测量范围为L700mm、D420mm，可预调和测量车刀、铣刀和镗刀等多... 详细信息

德马吉最新推出了vio210型对刀仪。它采用数码摄像式测量原理，由单手操作式气动系统驱动，具有一些其他对刀仪产品所不具有的特性，如激光寻边刃、NetService功能。该仪器测量范围为L700mm、D420mm，可预调和测量车刀、铣刀和镗刀等多个种类的刀具，

关键词：对刀仪 vio 通用型测量原理数码摄像气动系统测量范围操作式

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

结合3D激光雷达的改进vio位姿估计方法

结合3D激光雷达的改进VIO位姿估计方法