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煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法
被引量：
3
1
作者
马艾强
姚顽强
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第5期107-117,共11页
基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合...
基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合精度不足的问题,提出了一种煤矿井下移动机器人激光雷达(LiDAR)−视觉−惯性(IMU)自适应融合SLAM方法。对LiDAR点云数据进行聚类分割,提取线面特征,利用IMU预积分状态进行畸变校正,采用基于自适应Gamma校正和对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)的图像增强算法处理低照度图像,再提取视觉点线特征。用IMU预积分状态为LiDAR特征匹配与视觉特征跟踪提供位姿初始值。根据LiDAR相邻帧的线面特征匹配得到移动机器人位姿,之后进行视觉点线特征跟踪,分别计算LiDAR、视觉、IMU位姿变化值,通过设定动态阈值来检测前端里程计的稳定性,自适应选取最优位姿。对不同传感器构建残差项,包括点云匹配残差、IMU预积分残差、视觉点线残差、边缘化残差。为了兼顾精度与实时性,基于滑动窗口实现激光点云特征、视觉特征、IMU测量的多源数据联合非线性优化,实现煤矿井下连续可用、精确可靠的SLAM。对图像增强前后效果进行试验验证,结果表明,基于自适应Gamma校正和CLAHE的图像增强算法能显著提升背光区和光照区的亮度和对比度,增加图像中的特征信息,大幅提升特征点提取数量和匹配质量,匹配成功率达90.7%。为验证所提方法的性能,在狭长走廊和煤矿巷道场景下进行试验验证,结果表明,所提方法在狭长走廊场景的定位均方根误差为0.15 m,构建的点云地图一致性较高;在煤矿巷道场景中的定位均方根误差为0.19 m,构建的点云地图可真实地反映煤矿井下环境。
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关键词
煤矿井下移动机器人
同时定位与建图
激光雷达−视觉−惯性自适应融合
图像增强
位姿估计
多传感器数据融合
滑动窗口紧耦合优化
SLAM
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职称材料
面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合定位与建图方法
被引量：
11
2
作者
马艾强
姚顽强
+4 位作者
蔺小虎
张联队
郑俊良
武谋达
杨鑫
《工矿自动化》
北大核心
2022年第12期49-56,共8页
针对煤矿井下喷浆表面、对称巷道等引起移动机器人自主导航定位与建图失效问题,提出了一种面向煤矿巷道环境的激光雷达(LiDAR)与惯性测量单元(IMU)融合的实时定位与建图方法。首先对原始点云进行分割,利用IMU预积分位姿去除原始点云非...
针对煤矿井下喷浆表面、对称巷道等引起移动机器人自主导航定位与建图失效问题,提出了一种面向煤矿巷道环境的激光雷达(LiDAR)与惯性测量单元(IMU)融合的实时定位与建图方法。首先对原始点云进行分割,利用IMU预积分位姿去除原始点云非线性运动畸变,并对得到的点云进行线、面特征提取。然后将相邻帧的线、面特征进行匹配,在分层位姿估计过程中融合IMU预积分所得到的位姿初值,减少计算迭代次数,提高特征点匹配的精度,解算出当前帧的位姿。最后向因子图中插入局部地图因子、IMU因子、关键帧因子,对位姿进行优化约束,对关键帧与局部地图进行匹配,通过八叉树结构实现地图构建。为验证所提方法的定位性能与建图效果,搭建了Autolabor、VLP−16 LiDAR和Ellipse−N IMU的实验平台进行验证,并与LeGO−LOAM、LIO−SAM方法进行定性定量对比分析。结果表明:①在煤矿巷道环境中,面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合的实时定位与建图方法三轴方向的绝对定位误差的均值和中值均小于32 cm;对X轴的位姿估计精度最高,其累计误差为1.65 m,位置偏差为2.97 m,建图效果整体良好,建图轨迹未发生漂移;构建的点云地图在完整性和几何结构真实性方面均有着优秀的表现,可以直观反映巷道环境的实际情况,具有良好的鲁棒性。这是因为点云匹配之后进行了分层位姿估计,多因子优化可有效降低全局累计误差,对轨迹精度和地图的一致性提升具有重要作用。②在楼道走廊环境中,面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合的实时定位与建图方法三轴的误差均小于1.01 m,误差均值为5~15 cm,误差范围小,精度高;累计位置偏差仅为1.67 m;完整性与环境匹配均有良好的性能。这是由于通过增加关键帧因子,插入因子图对其新增节点相关变量进行优化,降低了位姿估计漂移,定位与建图精度相对较高。
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关键词
煤矿巷道
移动机器人
激光雷达
惯性测量单元
融合定位与建图
因子图优化
关键帧因子
SLAM
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职称材料
题名
煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法
被引量：
3
1
作者
马艾强
姚顽强
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第5期107-117,共11页
基金
国家自然科学基金项目(42001417)
国土资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室项目(KF2021-4)。
文摘
基于同时定位与建图(SLAM)技术的移动机器人能够快速、准确、自动化地采集空间数据,进行空间智能感知和环境地图构建,是实现煤矿智能化和无人化的关键。针对目前煤矿井下多传感器融合SLAM方法存在机器人前端位姿估计退化失效和后端融合精度不足的问题,提出了一种煤矿井下移动机器人激光雷达(LiDAR)−视觉−惯性(IMU)自适应融合SLAM方法。对LiDAR点云数据进行聚类分割,提取线面特征,利用IMU预积分状态进行畸变校正,采用基于自适应Gamma校正和对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)的图像增强算法处理低照度图像,再提取视觉点线特征。用IMU预积分状态为LiDAR特征匹配与视觉特征跟踪提供位姿初始值。根据LiDAR相邻帧的线面特征匹配得到移动机器人位姿,之后进行视觉点线特征跟踪,分别计算LiDAR、视觉、IMU位姿变化值,通过设定动态阈值来检测前端里程计的稳定性,自适应选取最优位姿。对不同传感器构建残差项,包括点云匹配残差、IMU预积分残差、视觉点线残差、边缘化残差。为了兼顾精度与实时性,基于滑动窗口实现激光点云特征、视觉特征、IMU测量的多源数据联合非线性优化,实现煤矿井下连续可用、精确可靠的SLAM。对图像增强前后效果进行试验验证,结果表明,基于自适应Gamma校正和CLAHE的图像增强算法能显著提升背光区和光照区的亮度和对比度,增加图像中的特征信息,大幅提升特征点提取数量和匹配质量,匹配成功率达90.7%。为验证所提方法的性能,在狭长走廊和煤矿巷道场景下进行试验验证,结果表明,所提方法在狭长走廊场景的定位均方根误差为0.15 m,构建的点云地图一致性较高;在煤矿巷道场景中的定位均方根误差为0.19 m,构建的点云地图可真实地反映煤矿井下环境。
关键词
煤矿井下移动机器人
同时定位与建图
激光雷达−视觉−惯性自适应融合
图像增强
位姿估计
多传感器数据融合
滑动窗口紧耦合优化
SLAM
Keywords
mobile robots for underground coal mines
simultaneous positioning and mapping
LiDAR-visual-IMU adaptive fusion
image enhancement
pose estimation
multi sensor data fusion
sliding window tightly coupled optimization
SLAM
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
在线阅读
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职称材料
题名
面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合定位与建图方法
被引量：
11
2
作者
马艾强
姚顽强
蔺小虎
张联队
郑俊良
武谋达
杨鑫
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
陕西彬长矿业集团有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2022年第12期49-56,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42001417)
国土资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室项目(KF2021-4)。
文摘
针对煤矿井下喷浆表面、对称巷道等引起移动机器人自主导航定位与建图失效问题,提出了一种面向煤矿巷道环境的激光雷达(LiDAR)与惯性测量单元(IMU)融合的实时定位与建图方法。首先对原始点云进行分割,利用IMU预积分位姿去除原始点云非线性运动畸变,并对得到的点云进行线、面特征提取。然后将相邻帧的线、面特征进行匹配,在分层位姿估计过程中融合IMU预积分所得到的位姿初值,减少计算迭代次数,提高特征点匹配的精度,解算出当前帧的位姿。最后向因子图中插入局部地图因子、IMU因子、关键帧因子,对位姿进行优化约束,对关键帧与局部地图进行匹配,通过八叉树结构实现地图构建。为验证所提方法的定位性能与建图效果,搭建了Autolabor、VLP−16 LiDAR和Ellipse−N IMU的实验平台进行验证,并与LeGO−LOAM、LIO−SAM方法进行定性定量对比分析。结果表明:①在煤矿巷道环境中,面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合的实时定位与建图方法三轴方向的绝对定位误差的均值和中值均小于32 cm;对X轴的位姿估计精度最高,其累计误差为1.65 m,位置偏差为2.97 m,建图效果整体良好,建图轨迹未发生漂移;构建的点云地图在完整性和几何结构真实性方面均有着优秀的表现,可以直观反映巷道环境的实际情况,具有良好的鲁棒性。这是因为点云匹配之后进行了分层位姿估计,多因子优化可有效降低全局累计误差,对轨迹精度和地图的一致性提升具有重要作用。②在楼道走廊环境中,面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合的实时定位与建图方法三轴的误差均小于1.01 m,误差均值为5~15 cm,误差范围小,精度高;累计位置偏差仅为1.67 m;完整性与环境匹配均有良好的性能。这是由于通过增加关键帧因子,插入因子图对其新增节点相关变量进行优化,降低了位姿估计漂移,定位与建图精度相对较高。
关键词
煤矿巷道
移动机器人
激光雷达
惯性测量单元
融合定位与建图
因子图优化
关键帧因子
SLAM
Keywords
coal mine roadway
coal mine mobile robot
LiDAR
inertial measurement unit
fusion positioning and mapping
factor graph optimization
keyframe factor
SLAM
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法
马艾强
姚顽强
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
2
面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合定位与建图方法
马艾强
姚顽强
蔺小虎
张联队
郑俊良
武谋达
杨鑫
《工矿自动化》
北大核心
2022
11
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