针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而...针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而提升通信系统的性能.首先,通过在移动端主动式自发自收毫米波通信信号,并获取回波的传播时延和角度信息,结合移动端姿态信息初步感知障碍物的坐标;其次,考虑毫米波通信信号有限带宽对地图分辨率的影响,采用栅格地图算法表征障碍物的空间位置,基于Bresenham算法计算空闲栅格,进而快速准确地构建环境地图,并通过设置不同的地图分辨率,进行了仿真实验,以分析不同地图分辨率条件下的地图构建结果;再次,统计并拟合了感知环境中到达角(Angle Of Arrival,AOA)的分布,以验证冯米塞斯(von Mises)分布的合理性;最后,将结果与基于激光雷达的基准地图进行对比,使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)验证精度,使用Jaccard相似度分析验证障碍物形状,并结合代码运行时长评估了算法的效率和系统性能.研究结果表明:所提算法在3GHz带宽和25格/米分辨率下,地图构建达到最优性能,其中RMSE为9.2943,Jaccard系数为0.6254,代码运行时长为14.7746 min,能够满足实时环境感知的需求;与500 MHz带宽和25格/米分辨率下的地图构建结果相比,RMSE、Jaccard系数、代码运行时长分别提升了56.1%、394.4%、70.6%.研究结果可以为未来高动态通信系统发展提供参考.展开更多
煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿...煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境,空间狭长局促,结构复杂多变,照明情况不均匀,对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状,针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足,利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块,且使用ICP算法进行全局图优化,提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法,阐述了该算法的原理和实现步骤;开展了煤矿井下模拟场景试验,对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度,试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好,估计轨迹更平滑、精确;结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法,试验验证了该方法所构建的栅格地图精度,结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度,且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。展开更多
文摘针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而提升通信系统的性能.首先,通过在移动端主动式自发自收毫米波通信信号,并获取回波的传播时延和角度信息,结合移动端姿态信息初步感知障碍物的坐标;其次,考虑毫米波通信信号有限带宽对地图分辨率的影响,采用栅格地图算法表征障碍物的空间位置,基于Bresenham算法计算空闲栅格,进而快速准确地构建环境地图,并通过设置不同的地图分辨率,进行了仿真实验,以分析不同地图分辨率条件下的地图构建结果;再次,统计并拟合了感知环境中到达角(Angle Of Arrival,AOA)的分布,以验证冯米塞斯(von Mises)分布的合理性;最后,将结果与基于激光雷达的基准地图进行对比,使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)验证精度,使用Jaccard相似度分析验证障碍物形状,并结合代码运行时长评估了算法的效率和系统性能.研究结果表明:所提算法在3GHz带宽和25格/米分辨率下,地图构建达到最优性能,其中RMSE为9.2943,Jaccard系数为0.6254,代码运行时长为14.7746 min,能够满足实时环境感知的需求;与500 MHz带宽和25格/米分辨率下的地图构建结果相比,RMSE、Jaccard系数、代码运行时长分别提升了56.1%、394.4%、70.6%.研究结果可以为未来高动态通信系统发展提供参考.
文摘煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境,空间狭长局促,结构复杂多变,照明情况不均匀,对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状,针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足,利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块,且使用ICP算法进行全局图优化,提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法,阐述了该算法的原理和实现步骤;开展了煤矿井下模拟场景试验,对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度,试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好,估计轨迹更平滑、精确;结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法,试验验证了该方法所构建的栅格地图精度,结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度,且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。
