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面向矿井环境的激光雷达-惯性-视觉紧耦合SLAM算法: 1; 作者卢艳军吕宛桐张晓东《工矿自动化》北大核心 2025年第9期142-149,166,共9页; 矿井环境中非结构化地形、光照条件差及特征重复等条件导致单一传感器的同时定位与地图构建(SLAM)精度不足,多传感器数据紧耦合融合可在一定程度上提升精度,但仍存在计算量大、光照突变适应性差等问题。针对上述问题,以快速紧耦合稀疏... 展开更多; 关键词机器人定位同时定位与地图构建 SLAM 激光雷达-惯性-视觉多传感器数据紧耦合融合光流法卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

复杂光照环境下的视觉惯性定位方法被引量：1: 2; 作者程向红钟志伟 +2 位作者刘丰宇吴建峰吴昕怡《中国惯性技术学报》北大核心 2025年第3期229-238,共10页; 光流法假设条件严格,对光照条件、载体机动敏感。为了提高光流法特征跟踪和匹配的稳定性,提高视觉惯性定位精度,提出了一种基于精细预积分和自适应特征权重的视觉惯性定位方法。首先,在传统预积分模型的基础上,考虑惯性元件的比例因子... 展开更多; 关键词视觉/惯性光流跟踪自适应权重传感器融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法: 3; 作者张弼泽潘龙飞 +1 位作者侯勇胜樊渊《计算机应用》北大核心 2025年第S1期309-316,共8页; 在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建(SLAM)算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元(IMU)融合的SLAM算法。该算法利用... 展开更多; 关键词同时定位与建图点线特征多惯性测量单元融合自主导航图优化传感器融合激光雷达视觉传感器; 在线阅读下载PDF 职称材料

动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法被引量：1: 4; 作者王鹏王丞博 +1 位作者张宝尚孙长库《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期218-224,共7页; 针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多... 展开更多; 关键词姿态测量视觉惯性融合自适应强跟踪滤波器多重渐消因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

煤矿井下移动机器人多传感器自适应融合SLAM方法被引量：11: 5; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于抗差估计的VIO/UWB自适应组合定位算法被引量：3: 6; 作者李雪强李建胜 +3 位作者王安成罗豪龙杨子迪李凯林《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1083-1091,共9页; 在GNSS信号拒止的室内环境定位中,针对视觉惯性里程计(VIO)在长期运动或无回环等不利环境下产生误差累积偏移以及超宽带(UWB)受非视距影响定位精度难以保证的问题,提出了一种基于抗差估计的UWB辅助视觉惯性自适应组合定位算法。首先,构... 展开更多; 关键词视觉惯性里程计超宽带抗差自适应多传感器融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向矿井环境的激光雷达-惯性-视觉紧耦合SLAM算法: 1; 作者卢艳军吕宛桐张晓东; 机构沈阳航空航天大学自动化学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2025年第9期142-149,166,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2022YFC2903805)。; 文摘矿井环境中非结构化地形、光照条件差及特征重复等条件导致单一传感器的同时定位与地图构建(SLAM)精度不足,多传感器数据紧耦合融合可在一定程度上提升精度,但仍存在计算量大、光照突变适应性差等问题。针对上述问题,以快速紧耦合稀疏直接激光雷达-惯性-视觉里程计(FAST-LIVO)算法为基础进行改进,提出一种面向矿井环境的激光雷达-惯性-视觉紧耦合SLAM算法。在多传感器数据紧耦合融合部分,采用LK(Lucas-Kanade)光流法代替原有稀疏直接法,利用光流法追踪稳定特征点并构建视觉重投影误差,同时利用随机样本一致(RANSAC)算法剔除离群点以保留高质量视觉约束;结合惯性测量单元(IMU)先验估计与激光雷达点到平面残差,通过迭代误差状态卡尔曼滤波器实现多传感器数据紧耦合融合,输出高精度位姿。在地图构建部分,采用增量式k-d树(ikd-Tree)动态管理点云以构建激光雷达局部地图;通过网格筛选与Shi-Tomas得分计算提取视觉特征点,并采用数组管理实时移除视场外特征点以构建视觉局部地图;通过将激光雷达点云投影至对应图像提取RGB颜色信息生成彩色点云帧,再依据优化位姿拼接彩色点云帧以构建彩色点云地图。基于Gazebo仿真平台的测试结果表明,相比FAST-LIVO算法,所提算法的绝对轨迹误差(ATE)和相对位姿误差(RPE)均降低了20%以上,且巷道侧壁、内部料堆轮廓、地面等特征更清晰。在公开数据集M2DGR上的测试结果表明,所提算法的定位精度较LEGO-LOAM,FAST-LIO及FAST-LIVO算法有所提升,且在转弯处无明显漂移,轨迹稳定性更优,且所提算法处理数据的平均时间缩短。在长走廊模拟环境的测试结果表明,所提算法对空间结构的还原更清晰,线条、轮廓等细节更精准,噪点抑制效果更佳,能更准确地反映真实环境布局。; 关键词机器人定位同时定位与地图构建 SLAM 激光雷达-惯性-视觉多传感器数据紧耦合融合光流法卡尔曼滤波; Keywords robot localization simultaneous localization and mapping SLAM LiDAR-inertial-visual tightly-coupled multi-sensor data fusion optical flow method Kalman filter; 分类号 TD67 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂光照环境下的视觉惯性定位方法被引量：1: 2; 作者程向红钟志伟刘丰宇吴建峰吴昕怡; 机构微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室东南大学仪器科学与工程学院; 出处《中国惯性技术学报》北大核心 2025年第3期229-238,共10页; 基金国家自然科学基金(62273091) 国网江苏省电力有限公司省管产业单位科技项目(JC2024074)。; 文摘光流法假设条件严格,对光照条件、载体机动敏感。为了提高光流法特征跟踪和匹配的稳定性,提高视觉惯性定位精度,提出了一种基于精细预积分和自适应特征权重的视觉惯性定位方法。首先,在传统预积分模型的基础上,考虑惯性元件的比例因子和非正交误差,通过精细预积分得到关键帧之间的位姿变化量;其次,用其辅助光流金字塔的跟踪迭代,减少匹配搜索时间并减少特征点误匹配概率。最后,基于特征匹配置信度的差异,利用所设计的特征权重在滑窗内自适应地融合多传感器信息。实验结果表明:在EuRoC数据集中,所提方法能够有效剔除特征错误匹配;在实际实验中,相较于R-VIO、MSCKF和VINS-Mono算法,所提方法的绝对轨迹均方根误差分别平均减小了68.39%、59.06%和29.89%,证明其在各种环境下均具有较强的鲁棒性。; 关键词视觉/惯性光流跟踪自适应权重传感器融合; Keywords visual/inertial optical flow tracking adaptive weight sensor fusion; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法: 3; 作者张弼泽潘龙飞侯勇胜樊渊; 机构安徽大学电气工程与自动化学院; 出处《计算机应用》北大核心 2025年第S1期309-316,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61973002) 安徽省科技创新攻坚计划项目(202423i08050033)。; 文摘在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建(SLAM)算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元(IMU)融合的SLAM算法。该算法利用多IMU融合技术从环境中提取点和线特征,这些几何特征能提供丰富的环境信息,有助于构建更详细和准确的地图。在点线特征提取过程中,采用基于优化的特征匹配算法确保特征提取的准确性和稳定性。此外,通过多IMU融合技术增强系统的运动估计能力。多IMU融合不仅能提高单一IMU在高动态环境下的鲁棒性,还能通过优化的传感器数据融合算法提供更精确的位姿估计。实验在多种典型的室内和室外环境(包括静态和动态场景)中进行。与传统算法相比,所提算法在复杂环境中的表现更优越,能有效应对环境中的变化和噪声干扰,在定位精度、建图质量以及实时性方面均有明显提升。; 关键词同时定位与建图点线特征多惯性测量单元融合自主导航图优化传感器融合激光雷达视觉传感器; Keywords Simultaneous Localization And Mapping(SLAM) point-line feature multi-Inertial Measurement Unit(IMU)fusion autonomous navigation graph optimization sensor fusion Light Detection And Ranging(LiDAR) visual sensor; 分类号 TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法被引量：1: 4; 作者王鹏王丞博张宝尚孙长库; 机构天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室光电控制重点实验室; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期218-224,共7页; 基金航空科学基金项目(ASFC-201951048002)。; 文摘针对动载体环境下视觉惯性组合姿态测量的过程中,惯性器件噪声时变和突变干扰会使卡尔曼滤波器估计不准确的问题,研究了一种Sage-Husa自适应强跟踪扩展卡尔曼算法。算法采用Sage-Husa自适应滤波来实时估计惯性器件的噪声协方差,引入多重渐消因子来抑制突变干扰,增强融合算法的鲁棒性。实验证明,当存在系统噪声变化和突变干扰时,所提算法优于Sage-Husa自适应扩展卡尔曼算法与强跟踪扩展卡尔曼算法,具有良好的鲁棒性。; 关键词姿态测量视觉惯性融合自适应强跟踪滤波器多重渐消因子; Keywords attitude measurement visual-inertial fusion adaptive strong tracking filter multiple fading factors; 分类号 TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 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：11: 5; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于抗差估计的VIO/UWB自适应组合定位算法被引量：3: 6; 作者李雪强李建胜王安成罗豪龙杨子迪李凯林; 机构信息工程大学地理空间信息学院 [; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1083-1091,共9页; 基金国防科技重点实验室基金(6142403210201) 国家自然科学基金(42330113)。; 文摘在GNSS信号拒止的室内环境定位中,针对视觉惯性里程计(VIO)在长期运动或无回环等不利环境下产生误差累积偏移以及超宽带(UWB)受非视距影响定位精度难以保证的问题,提出了一种基于抗差估计的UWB辅助视觉惯性自适应组合定位算法。首先,构建UWB与VIO的优化框架,利用UWB定位结果对VIO进行全局约束。其次,在后端优化阶段加入抗差估计,实时调整传感器间的权重值,抑制UWB非视距的影响。最后,在EuRoc数据集和真实场景中进行了实验验证。真实场景实验结果表明,组合算法在非遮挡条件下定位精度相比于VINS_Mono提高75.05%,基于抗差估计的组合算法在遮挡条件下定位精度相比于不加抗差估计的组合算法提高37.53%。; 关键词视觉惯性里程计超宽带抗差自适应多传感器融合; Keywords visual-inertial odometry ultra-wideband robust adaptive multi-sensor fusion; 分类号 V249.328 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向矿井环境的激光雷达-惯性-视觉紧耦合SLAM算法	卢艳军吕宛桐张晓东	《工矿自动化》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	复杂光照环境下的视觉惯性定位方法	程向红钟志伟刘丰宇吴建峰吴昕怡	《中国惯性技术学报》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法	张弼泽潘龙飞侯勇胜樊渊	《计算机应用》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	动载体环境视觉惯性自适应融合物体姿态测量算法	王鹏王丞博张宝尚孙长库	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	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	11	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于抗差估计的VIO/UWB自适应组合定位算法	李雪强李建胜王安成罗豪龙杨子迪李凯林	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料