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移动机器人基于激光测距和单目视觉的室内同时定位和地图构建 被引量：55
1
作者 庄严 王伟 +1 位作者 王珂 徐晓东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期925-933,共9页
该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支... 该文研究了部分结构化室内环境中自主移动机器人同时定位和地图构建问题.基于激光和视觉传感器模型的不同,加权最小二乘拟合方法和非局部最大抑制算法被分别用于提取二维水平环境特征和垂直物体边缘.为完成移动机器人在缺少先验地图支持的室内环境中的自主导航任务,该文提出了同时进行扩展卡尔曼滤波定位和构建具有不确定性描述的二维几何地图的具体方法.通过对应用于SmartROB-2移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提出方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 同时定位和地图构建 自主移动机器人 扩展卡尔曼滤波 不确定性描述
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基于ORB-SLAM的室内机器人定位和三维稠密地图构建 被引量：29
2
作者 侯荣波 魏武 +1 位作者 黄婷 邓超锋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1439-1444,共6页
针对在室内机器人定位和三维稠密地图构建系统中,现有方法无法同时满足高精度定位、大范围和快速性要求的问题,应用具有跟踪、地图构建和重定位三平行线程的ORB-SLAM算法估计机器人三维位姿;然后拼接深度摄像头KINECT获得的三维稠密点云... 针对在室内机器人定位和三维稠密地图构建系统中,现有方法无法同时满足高精度定位、大范围和快速性要求的问题,应用具有跟踪、地图构建和重定位三平行线程的ORB-SLAM算法估计机器人三维位姿;然后拼接深度摄像头KINECT获得的三维稠密点云,提出空间域上的关键帧提取方法剔除冗余的视频帧;接着提出子地图法进一步减少地图构建的时间,最终提高算法的整体速度。实验结果表明,所提系统能够在大范围环境中准确定位机器人位置,在运动轨迹为50 m的大范围中,机器人的均方根误差为1.04 m,即误差为2%,同时整体速度为11帧/秒,其中定位速度达到17帧/秒,可以满足室内机器人定位和三维稠密地图构建的精度、大范围和快速性的要求。 展开更多
关键词 同时定位和地图构建 室内机器人 ORB-SLAM 关键帧提取 KINECT 图优化
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基于签名向量与路标定位的子地图匹配算法 被引量：1
3
作者 姚芝凤 叶秀芬 戴学丰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第6期148-151,共4页
在移动机器人的分层同时定位和地图构建SLAM算法中,通过签名元素实现局部子地图的匹配存在计算复杂性的问题,提出了通过构建签名元素向量的方法来解决子地图匹配的问题;由于机器人在重复访问某一个区域的时候,两次的运动轨迹不可能完全... 在移动机器人的分层同时定位和地图构建SLAM算法中,通过签名元素实现局部子地图的匹配存在计算复杂性的问题,提出了通过构建签名元素向量的方法来解决子地图匹配的问题;由于机器人在重复访问某一个区域的时候,两次的运动轨迹不可能完全重合,因此在该方法中结合了基于路标进行定位的技术,从而实现可靠的回路闭合确认计算。另外,讨论了在获得全局地图的后处理过程中存在两个或者多于两个的闭合回路共享部分路径时,实现全局优化的算法中限制条件的修改问题。最后,通过一个算例说明子地图匹配过程的具体操作。 展开更多
关键词 子地图匹配 同时定位和地图构建 路标 签名向量
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基于神经辐射场的视觉SLAM全局优化方法
4
作者 周志远 周非 +1 位作者 张宇曈 谢源远 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1595-1600,共6页
神经辐射场最近在密集同时定位和地图构建(SLAM)上取得显著的进展,然而在相机跟踪和重建过程中会累积跟踪误差。为此提出一种基于深度学习的密集视觉SLAM方法,用于全局优化姿态和场景模型,首先通过构建关键帧图执行回环闭合优化,再利用... 神经辐射场最近在密集同时定位和地图构建(SLAM)上取得显著的进展,然而在相机跟踪和重建过程中会累积跟踪误差。为此提出一种基于深度学习的密集视觉SLAM方法,用于全局优化姿态和场景模型,首先通过构建关键帧图执行回环闭合优化,再利用逐步构建的全局像素点集执行全局BA优化。这些优化通过利用输入帧完整的历史学习全局几何来进行优化,同时更新隐式的连续曲面表示,以确保三维重建的全局一致性。在各种合成和真实世界数据集上的结果表明,其在跟踪鲁棒性和场景重建方面优于基线,重建场景对比基线更加接近于真实场景,对比NICE-SLAM的轨迹误差,在Replica数据集上平均提升80.0%,在TUM RGB-D数据集上平均提升43.2%。 展开更多
关键词 神经辐射场 同时定位和地图构建 三维重建 回环闭合 全局BA
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基于残差的场景流动态目标跟踪视觉SLAM算法
5
作者 刘泽峰 冉腾 +1 位作者 肖文东 袁亮 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期38-44,共7页
大多数现有的动态同时定位和地图构建(SLAM)算法简单地移除动态对象,导致帮助系统自身定位和导航的动态对象运动信息的丢失,对于复杂和不断变化的工业环境具有局限性。本研究提出了一种改进的目标跟踪的视觉SLAM算法,在进行定位的同时,... 大多数现有的动态同时定位和地图构建(SLAM)算法简单地移除动态对象,导致帮助系统自身定位和导航的动态对象运动信息的丢失,对于复杂和不断变化的工业环境具有局限性。本研究提出了一种改进的目标跟踪的视觉SLAM算法,在进行定位的同时,获得更准确的目标位姿估计。该算法使用背景点进行自身定位,利用细化的光流信息,减少噪点的影响,进行准确的定位,然后结合多项式残差的场景流信息,获得准确的动态目标感知结果,降低算法对目标位姿估计的误差。最后,在公开的KITTI Tracking数据集和真实场景上对所提算法进行了评估。实验结果显示,在公共数据集上,所提算法定位效果平均旋转误差(RPER)为0.027°,平均位移误差(RPET)为0.069 m。目标位姿估计平均旋转误差为0.68697°,平均位移误差0.10350 m,具有更好的自定位和动态目标跟踪性能。在真实场景中,所提算法也表现出良好的定位与跟踪性能。 展开更多
关键词 同时定位和地图构建 目标跟踪 光流 多项式残差
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基于神经网络的VSLAM综述 被引量：1
6
作者 尚光涛 陈炜峰 +3 位作者 吉爱红 周铖君 王曦杨 徐崇辉 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期352-363,共12页
传统的基于视觉的SLAM技术成果颇丰,但在具有挑战性的环境中难以取得想要的效果.深度学习推动了计算机视觉领域的快速发展,并在图像处理中展现出愈加突出的优势.将深度学习与基于视觉的SLAM结合是一个热门话题,诸多研究人员的努力使二... 传统的基于视觉的SLAM技术成果颇丰,但在具有挑战性的环境中难以取得想要的效果.深度学习推动了计算机视觉领域的快速发展,并在图像处理中展现出愈加突出的优势.将深度学习与基于视觉的SLAM结合是一个热门话题,诸多研究人员的努力使二者的广泛结合成为可能.本文从深度学习经典的神经网络入手,介绍了深度学习与传统基于视觉的SLAM算法的结合,概述了卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)在深度估计、位姿估计、闭环检测等方面的成就,分析了神经网络在语义信息提取方面的优点,以期为未来自主移动机器人真正自主化提供帮助.最后,对未来VSLAM发展进行了展望. 展开更多
关键词 同时定位和地图构建(SLAM) 深度学习 卷积神经网络(CNN) 循环神经网络(RNN) 位姿估计 闭环检测 语义
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基于网络权重参数敏感度分析的终身视觉回环检测方法
7
作者 沈晔湖 李欢 +3 位作者 张大庆 苗洋 赵冲 蒋全胜 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1212-1221,共10页
在基于视觉的同时定位和地图构建系统中通过回环检测判别机器人是否到达过先前的位置,可有效消除位姿估计造成的累积误差。随着数据量的增大,现有方法会导致网络模型泛化性能降低。为实现可持续回环检测,提出一种网络权重参数敏感度分... 在基于视觉的同时定位和地图构建系统中通过回环检测判别机器人是否到达过先前的位置,可有效消除位姿估计造成的累积误差。随着数据量的增大,现有方法会导致网络模型泛化性能降低。为实现可持续回环检测,提出一种网络权重参数敏感度分析视觉回环检测方法,将残差神经网络与广义均值池化相结合来构建轻量化特征提取网络;设计了可变相似感知区域,将可变滑动窗口和相似度矩阵相结合来提取三重样本;提出的网络权重参数敏感度分析方法降低了网络模型的灾难性遗忘。与典型方法MAC相比,所提方法在Nordland等数据集的召回率提高了42%左右。 展开更多
关键词 回环检测 终身学习 对比学习 同时定位和地图构建 网络权重参数敏感度分析
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基于动态分级的自适应运动目标处理SLAM算法 被引量：3
8
作者 王富强 王强 +1 位作者 李敏 杨盼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第8期2361-2366,共6页
针对移动机器人在动态环境中视觉同时定位和地图构建(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种自适应运动目标处理SLAM算法(adaptive dynamic SLAM,AD-SLAM)。基于对极几何约束的场景动... 针对移动机器人在动态环境中视觉同时定位和地图构建(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种自适应运动目标处理SLAM算法(adaptive dynamic SLAM,AD-SLAM)。基于对极几何约束的场景动态分级前端实时感知运行环境的动态变化。通过基于几何约束和运动概率的低动态环境动态特征和基于语义分割的高动态环境动态目标处理消除运动目标。在计算机视觉数据集TUM上进行实验验证,结果表明提出方案在复杂动态环境中保证算法实时性的前提下提升了移动机器人建图过程中定位的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 同时定位和地图构建 动态环境 动态分级 对极几何 语义分割 运动概率
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基于深度学习的室内动态场景下的VSLAM 方法 被引量：11
9
作者 徐晓苏 安仲帅 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期480-486,共7页
当前应用于室内的视觉同时定位和地图构建算法(VSLAM)主要面向静态的环境,算法的定位精度和稳定性会大大受到环境中运动物体的影响。针对这一问题,提出了一种面向室内的动态场景下的VSLAM方法。在ORB-SLAM2架构上进行改进。在相机捕捉... 当前应用于室内的视觉同时定位和地图构建算法(VSLAM)主要面向静态的环境,算法的定位精度和稳定性会大大受到环境中运动物体的影响。针对这一问题,提出了一种面向室内的动态场景下的VSLAM方法。在ORB-SLAM2架构上进行改进。在相机捕捉图像后,首先利用GCNv2神经网络对图像提取出特征,同时利用轻量级的ESPNetV2神经网络对图像完成语义分割。然后,结合改进的移动一致性检测来确定动态物体,剔除其动态特征获得其静态特征点来完成位姿估计,最终生成含有语义信息的点云地图和八叉树地图。采用TUM数据集验证所提出算法,实验结果表明在高动态场景下绝对轨迹误差的均方根误差平均减少95%,显著提升了在动态场景下的定位精度。 展开更多
关键词 视觉同时定位和地图构建算法 动态场景 深度学习 语义分割 特征提取
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基于视觉传感器的半直接SLAM算法 被引量：2
10
作者 彭虎 董翔 +1 位作者 李腾 樊渊 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第6期114-117,121,共5页
针对目前基于视觉传感器的同时定位和地图构建(SLAM)系统对特征缺失和无结构等特殊环境比较敏感的缺点,提出了一种基于子图特征增强方案的半直接SLAM算法。首先,使用基于子图的特征增强模块以更稳定的提取图像特征点;并在特征点的基础上... 针对目前基于视觉传感器的同时定位和地图构建(SLAM)系统对特征缺失和无结构等特殊环境比较敏感的缺点,提出了一种基于子图特征增强方案的半直接SLAM算法。首先,使用基于子图的特征增强模块以更稳定的提取图像特征点;并在特征点的基础上,考虑加权融合特征点对应像素的光度信息来估计相机位姿,使系统能够在视觉纹理特征信息比较稀缺的环境下仍然可以稳定工作。其次,为了得到更好的建图效果,运用增量式动态协方差缩放算法来最小化相机位姿估计引起的误差。所提出的算法经过测试,在TUM数据集以及室内环境下具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉传感器 同时定位和地图构建 特征增强 位姿估计 增量式动态协方差缩放
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