环境感知与地下空间导航是煤矿智能化信息领域的重要研究方向,对实现无人化、全自动化、智能化的煤矿生产作业至关重要。随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G)和毫米波成像雷达软硬件日益紧密结合与成熟,毫米波...环境感知与地下空间导航是煤矿智能化信息领域的重要研究方向,对实现无人化、全自动化、智能化的煤矿生产作业至关重要。随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G)和毫米波成像雷达软硬件日益紧密结合与成熟,毫米波探测与通讯应用到更多领域。5G通讯技术依托高速率、低延时、高带宽的特点给现有的无线电通讯技术带来巨大的变革;同时,毫米波雷达相比激光雷达,低成本、抗干扰、三维点云(3 dimension point cloud,3D)数量相对激光点云数量少1~2个数量级的特点,使得其在地下环境3D成像及同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)领域得到越来越多的关注。基于5G通讯的V2X(Vehicle to Everything)技术结合毫米波SLAM导航,为煤矿机器人的自主导航提供新的解决方案。系统综述了当下煤矿机器人自主导航以及实现煤矿智能化所面临的问题;近期国内外毫米波成像最新进展;地下环境毫米波雷达模块组通讯与信号获取方法;高分辨率成像遇到的稀疏特征提取问题;稀疏点云的处理策略与算法评估;深度学习在毫米波稀疏点云处理中的研究现状与发展方向;SLAM算法应用于不同环境的研究现状及SLAM导航算法。归纳了煤矿地下环境中应用SLAM地图构建、路径规划及避障的困难和挑战,并对未来煤矿复杂环境下毫米波通讯与导航兼容并蓄的新应用提出了展望。展开更多
由于机器人在利用视觉传感器进行同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)的过程中未使用实例信息,对环境感知不充分,构建的地图精度低,因此,给出了一种融合目标检测和点云分割的视觉SLAM实例建图方法。首先,利用...由于机器人在利用视觉传感器进行同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)的过程中未使用实例信息,对环境感知不充分,构建的地图精度低,因此,给出了一种融合目标检测和点云分割的视觉SLAM实例建图方法。首先,利用改进的轻量级目标检测算法YOLOV4-tiny提取环境二维图像的实例信息;其次,给出一种点云分割的方法,将二维图像信息对应的三维点云进行物体实例分割,提升分割精度;最后,将分割后的实例导入ORB-SLAM2框架中,构建出具有实例信息的高精度点云地图。实验结果表明:改进后的YOLOV4-tiny目标检测算法在构建的数据集上检测的准确率提升8.1%,改进的点云分割方法与LCCP算法相比,物体平均分割率提升12.5%,真实环境下构建的实例地图精度优于ORB-SLAM2算法构建的地图。展开更多
为降低视觉设备感知航行环境时,水面光照反射对船舶位姿估计和环境地图重构的影响,在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,采用K均值聚类算法对近岸航行环境图像进行聚类分割处理。改进快速特征点提取和描述算法(oriented FAST and rot...为降低视觉设备感知航行环境时,水面光照反射对船舶位姿估计和环境地图重构的影响,在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,采用K均值聚类算法对近岸航行环境图像进行聚类分割处理。改进快速特征点提取和描述算法(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)来提高即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)效率,缩短特征点匹配时间,改善对外界环境的感知效果并提升船舶自身位姿估计精度。采用2020年南宁海事局执法船进港和靠泊期间由单目相机拍摄的视频数据进行实例验证。结果表明,提出的算法比传统SLAM算法的运行耗时更少,与传统定位设备输出轨迹的偏差较小,可为船舶全面立体感知海上航行环境提供研究基础。展开更多
传统的同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在现实场景中易受动态物体及背景的影响,针对该问题提出了一种将语义分割与动态特征点剔除相结合的动态SLAM算法,以实现动态场景地图的构建。首先,根据多层...传统的同时定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在现实场景中易受动态物体及背景的影响,针对该问题提出了一种将语义分割与动态特征点剔除相结合的动态SLAM算法,以实现动态场景地图的构建。首先,根据多层通道注意力和空间注意力机制,构造特征融合网络MulAttenNet(Multilayer attention network),并进行语义分割,剔除场景中运动概率大的物体,粗略估计相机位姿;其次,根据相机位姿和深度信息剔除动态区域;最后,利用剔除后的特征点进行地图的构建。对MulAttenNet网络和动态SLAM算法进行实验,以验证算法的有效性,实验结果表明:该算法构造的MulAttenNet网络能有效提高语义分割的准确性,平均像素准确度提高4.05%,均交并比提高2.60%;将该算法构建的动态SLAM算法与现有SLAM算法相比,建图的绝对位姿误差和相对位姿误差都有所缩小。该算法能在动态场景下构建高精度的语义地图。展开更多
基于相机的无人驾驶汽车视觉同步定位与地图构建(SLAM),可完成无人驾驶汽车的定位与建图。针对传统ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在提取图像特征点时容易造成冗杂、分布集中的问题,提出一种限制四叉树算法分裂深度的改进ORB...基于相机的无人驾驶汽车视觉同步定位与地图构建(SLAM),可完成无人驾驶汽车的定位与建图。针对传统ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在提取图像特征点时容易造成冗杂、分布集中的问题,提出一种限制四叉树算法分裂深度的改进ORB(A-ORB)算法。该算法构造图像金字塔解决尺度不变性问题;根据所提取的特征点总数计算出每层金字塔所需要提取的特征点数;对每层金字塔图像采用自适应区域划分,根据图像信息计算特征点提取阈值;利用改进四叉树算法来均匀化分布特征点。进行了模拟实验。结果表明:相较于ORB、MA以及S-ORB算法,该算法运行效率提高了30%以上,匹配精度提高了10%以上。展开更多
文摘环境感知与地下空间导航是煤矿智能化信息领域的重要研究方向,对实现无人化、全自动化、智能化的煤矿生产作业至关重要。随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G)和毫米波成像雷达软硬件日益紧密结合与成熟,毫米波探测与通讯应用到更多领域。5G通讯技术依托高速率、低延时、高带宽的特点给现有的无线电通讯技术带来巨大的变革;同时,毫米波雷达相比激光雷达,低成本、抗干扰、三维点云(3 dimension point cloud,3D)数量相对激光点云数量少1~2个数量级的特点,使得其在地下环境3D成像及同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)领域得到越来越多的关注。基于5G通讯的V2X(Vehicle to Everything)技术结合毫米波SLAM导航,为煤矿机器人的自主导航提供新的解决方案。系统综述了当下煤矿机器人自主导航以及实现煤矿智能化所面临的问题;近期国内外毫米波成像最新进展;地下环境毫米波雷达模块组通讯与信号获取方法;高分辨率成像遇到的稀疏特征提取问题;稀疏点云的处理策略与算法评估;深度学习在毫米波稀疏点云处理中的研究现状与发展方向;SLAM算法应用于不同环境的研究现状及SLAM导航算法。归纳了煤矿地下环境中应用SLAM地图构建、路径规划及避障的困难和挑战,并对未来煤矿复杂环境下毫米波通讯与导航兼容并蓄的新应用提出了展望。
文摘由于机器人在利用视觉传感器进行同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)的过程中未使用实例信息,对环境感知不充分,构建的地图精度低,因此,给出了一种融合目标检测和点云分割的视觉SLAM实例建图方法。首先,利用改进的轻量级目标检测算法YOLOV4-tiny提取环境二维图像的实例信息;其次,给出一种点云分割的方法,将二维图像信息对应的三维点云进行物体实例分割,提升分割精度;最后,将分割后的实例导入ORB-SLAM2框架中,构建出具有实例信息的高精度点云地图。实验结果表明:改进后的YOLOV4-tiny目标检测算法在构建的数据集上检测的准确率提升8.1%,改进的点云分割方法与LCCP算法相比,物体平均分割率提升12.5%,真实环境下构建的实例地图精度优于ORB-SLAM2算法构建的地图。
文摘为降低视觉设备感知航行环境时,水面光照反射对船舶位姿估计和环境地图重构的影响,在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,采用K均值聚类算法对近岸航行环境图像进行聚类分割处理。改进快速特征点提取和描述算法(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)来提高即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)效率,缩短特征点匹配时间,改善对外界环境的感知效果并提升船舶自身位姿估计精度。采用2020年南宁海事局执法船进港和靠泊期间由单目相机拍摄的视频数据进行实例验证。结果表明,提出的算法比传统SLAM算法的运行耗时更少,与传统定位设备输出轨迹的偏差较小,可为船舶全面立体感知海上航行环境提供研究基础。
文摘基于相机的无人驾驶汽车视觉同步定位与地图构建(SLAM),可完成无人驾驶汽车的定位与建图。针对传统ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在提取图像特征点时容易造成冗杂、分布集中的问题,提出一种限制四叉树算法分裂深度的改进ORB(A-ORB)算法。该算法构造图像金字塔解决尺度不变性问题;根据所提取的特征点总数计算出每层金字塔所需要提取的特征点数;对每层金字塔图像采用自适应区域划分,根据图像信息计算特征点提取阈值;利用改进四叉树算法来均匀化分布特征点。进行了模拟实验。结果表明:相较于ORB、MA以及S-ORB算法,该算法运行效率提高了30%以上,匹配精度提高了10%以上。
