移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据...移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM(RGB-Depth SLAM)算法、Elastic Fusion算法和ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM)算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。展开更多
在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素...在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。展开更多
在动态场景下,视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)通常与深度学习方法结合提高系统的定位精度.针对深度学习方法运行时产生的时间延迟,导致系统难以达到流式处理要求的问题,提出一种面向动态场景下视...在动态场景下,视觉同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)通常与深度学习方法结合提高系统的定位精度.针对深度学习方法运行时产生的时间延迟,导致系统难以达到流式处理要求的问题,提出一种面向动态场景下视觉SLAM的流感知定位方法.首先针对传统评估指标只考虑定位精度的问题,提出流式评估指标,该指标同时考虑定位精度和时间延迟,能够准确反映系统的流式处理性能;其次针对传统视觉SLAM方法无法实现流式处理的问题,提出流感知的视觉定位方法,通过多线程并行和相机位姿预测相结合的方式,获得持续稳定的相机位姿输出.在BONN数据集和真实场景上的实验结果表明,所提方法能够有效地提升动态场景下采用深度学习方法的视觉定位的流性能.基于BONN数据集和流式评估方式的评估结果表明,与DynaSLAM方法对比,所提方法的绝对轨迹误差(APE),相对平移误差(RPE_trans)和相对旋转误差(RPE_angle)分别下降80.438%, 56.180%和54.676%.在真实场景下的实验结果表明,所提方法可以得到与实际相符的相机轨迹.展开更多
文摘移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM(RGB-Depth SLAM)算法、Elastic Fusion算法和ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM)算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。
文摘在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。
