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基于特征协同的单目视觉惯性同步定位与地图构建方法
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作者 王浩 艾克成 张权益 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期305-316,共12页
在弱纹理环境中,当前的单目视觉惯性同步定位与地图构建(SLAM)存在视觉退化和误差偏移的问题,导致系统位姿估计精度不高。为解决此问题,提出一种基于特征协同的单目视觉惯性SLAM方法,首先对惯性测量单元(IMU)数据进行预积分并联合视觉... 在弱纹理环境中,当前的单目视觉惯性同步定位与地图构建(SLAM)存在视觉退化和误差偏移的问题,导致系统位姿估计精度不高。为解决此问题,提出一种基于特征协同的单目视觉惯性SLAM方法,首先对惯性测量单元(IMU)数据进行预积分并联合视觉信息进行松耦合的初始化,获取系统的先验信息和尺度信息,再引入线特征提取算法并对提取出的线特征进行优化,以减小计算开销。基于点线特征的位置关系和几何特性,使用特征协同关联算法在点特征和线特征之间建立稳定的关联约束,从而提升点特征跟踪的可靠性。提出一种基于多源信息融合的联合代价函数优化方法,对点特征重投影误差、线特征重投影误差以及IMU残差进行优化以提升位姿估计精度。在EuRoc和TUM VI公共数据集以及真实环境中的实验结果表明,相较于主流的视觉惯性SLAM方法,本文方法的在线特征检测和跟踪耗时平均减少26.5%,位姿估计均方根误差平均降低38.6%和43%,由此验证本文方法在弱纹理环境下具有更高的位姿估计精度。 展开更多
关键词 同步定位地图构建 视觉惯性 视觉退化 特征协同 多源信息
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目标检测与光流融合的对象级动态同步定位与地图构建方法
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作者 李曙光 陈沁梅 +3 位作者 史金龙 白素琴 王成根 左欣 《光学精密工程》 北大核心 2025年第8期1313-1326,共14页
现有大多数视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法大部分基于静态环境假设,导致其在动态环境中的定位精度显著下降。为解决这一问题,本文提出一种结合目标检测和光流方法的对象级动态SLAM方法。该... 现有大多数视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法大部分基于静态环境假设,导致其在动态环境中的定位精度显著下降。为解决这一问题,本文提出一种结合目标检测和光流方法的对象级动态SLAM方法。该方法使用目标检测获取对象信息,结合光流和对象重投影技术来识别对象的动静属性,并剔除动态对象上的特征点。随后,寻找检测对象和地图中对象的最佳匹配关系。然后,在关键帧中优化静态对象,同时提出一种动态二次曲面优化策略,用于在对象地图中优化动态二次曲面模型,并追踪动态对象的运动轨迹。最后,重建稠密静态背景。在Bonn和TUM数据集上的实验表明,本文方法的绝对位姿精度提升约44.3%,相对位姿精度提升约19.0%。实验结果表明,本文方法在动态场景中能够实现更精确、更稳健的定位。为进一步验证系统的在线性能,本文还在真实动态场景中对该系统进行了测试,并达到了预期的结果。 展开更多
关键词 动态场景 同步定位地图构建 光流 二次曲面 对象检测
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基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建
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作者 王勇涛 文志东 +1 位作者 陈浩 谈世磊 《激光杂志》 北大核心 2025年第9期154-159,共6页
本研究提出了一种基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建方法,旨在解决无人机导航中高精度实时定位与地图构建的需求。针对LOAM算法在室内地面丰富场景下对地面特征利用不足的问题,LeGO-LOAM算法通过改进LOAM框架,在点云分割... 本研究提出了一种基于LeGO-LOAM算法的激光雷达定位与室内地图构建方法,旨在解决无人机导航中高精度实时定位与地图构建的需求。针对LOAM算法在室内地面丰富场景下对地面特征利用不足的问题,LeGO-LOAM算法通过改进LOAM框架,在点云分割阶段显式分离地面点,并在特征提取与雷达里程计优化阶段引入地面平面约束,显著提升了算法在轻量化和地面优化方面的性能:其轻量化设计支持低功耗嵌入式系统实时运行,而地面约束优化有效抑制了俯仰角与高度方向的漂移,提升了分割与建图精度。算法核心包括点云分割、特征提取、雷达里程计和建图模块,结合Velodyne VLP-16激光雷达采集的稀疏点云数据,实现了6自由度位姿估计与高效地图构建。实验表明,该算法通过八叉树(Octomap)压缩点云数据,地图存储空间降低至原始点云的约15%,同时支持基于概率更新的动态障碍物处理,增强了地图的鲁棒性。在实验室场景的验证中,LeGO-LOAM算法展现出高精度定位能力(平均绝对轨迹误差(ATE)为0.25 m)与高效地图压缩性能,为无人机自主导航提供了可靠解决方案。 展开更多
关键词 LeGO-LOAM算法 激光雷达定位 室内地图构建 八叉树地图 点云分割 特征提取
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基于ORB-SLAM3视觉与惯导融合的煤矿机器人定位算法研究 被引量:2
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作者 陈伟 巫帅达 +2 位作者 田子建 张帆 刘毅 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期297-307,共11页
针对煤矿井下空间狭窄、光线昏暗且严重不均匀使矿井图像存在照度低、纹理稀疏、颜色失真等缺陷,严重影响了视觉SLAM特征点提取匹配结果,导致定位性能急剧下降,提出1种基于改进ORB-SLAM3算法的煤矿移动机器人单目视觉定位算法。首先对OR... 针对煤矿井下空间狭窄、光线昏暗且严重不均匀使矿井图像存在照度低、纹理稀疏、颜色失真等缺陷,严重影响了视觉SLAM特征点提取匹配结果,导致定位性能急剧下降,提出1种基于改进ORB-SLAM3算法的煤矿移动机器人单目视觉定位算法。首先对ORB-SLAM3定位算法进行改进,在前端特征点提取(ORB)算法的基础上引入了直方图均衡化、非极大值抑制法、自适应阈值法以及基于四叉树策略的特征点均匀化性质;然后在特征点匹配工作中,引入了基于图像金字塔的LK光流法,减少优化的迭代次数,在特征点匹配完成后加入RANSAC算法去除误匹配的特征点,提高特征点的匹配准确率。在后端通过三角测量的方法,得到像素的深度信息,将2D-2D位姿求解问题转化成3D-2D(pnp)位姿求解问题。根据视觉惯导紧耦合的原理,通过融合视觉残差和IMU残差构建整个定位系统的残差函数,并使用基于非线性优化的滑动窗口BA算法不断迭代优化残差函数,获取精确的移动机器人位姿估计。将改进后的算法在4个数据集下与ORB-SLAM3算法以及VINSMono算法进行了充分的对比实验。研究表明:(1)相比于ORB-SLAM3算法以及VINS-Mono算法,提出定位系统的运动轨迹和真值轨迹最接近;(2)提出定位系统的APE各项指标均优于ORB-SLAM3算法以及VINS-Mono算法;(3)提出定位系统均方根误差为0.049 m(4次实验平均值),相较于ORBSLAM3均方根误差降低了31.1%(四次实验平均值)。 展开更多
关键词 单目视觉 惯性导航 移动机器人 视觉slam(即时定位地图构建)定位 LK光流法
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基于视觉同时定位与地图构建的水下图像增强式视觉三维重建方法 被引量:3
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作者 梅杰 覃嘉锐 +1 位作者 陈定方 陈昆 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期268-279,共12页
针对仿生机器鱼水下作业时面临的水下图像质量偏低、水下自主定位难的问题,提出一种颜色均衡与G-B通道先验融合的水下图像增强式算法。将该算法和视觉同时定位与地图构建(SLAM)方法结合,实现了水下图像增强式的视觉三维重建。在不同水... 针对仿生机器鱼水下作业时面临的水下图像质量偏低、水下自主定位难的问题,提出一种颜色均衡与G-B通道先验融合的水下图像增强式算法。将该算法和视觉同时定位与地图构建(SLAM)方法结合,实现了水下图像增强式的视觉三维重建。在不同水域环境下进行了水下图像处理实验、水下环境视觉三维重建实验和运动轨迹跟踪实验,结果表明该方法有效提高了水下图像综合质量,特征匹配效率提高了16.03%,真实轨迹与估计轨迹的误差平均约为7.99 mm。 展开更多
关键词 水下图像增强 三维重建 运动轨迹跟踪 视觉同时定位地图构建(slam)
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基于低成本激光雷达SLAM系统的深部采空区探测及三维建模
6
作者 王植 段诺 毛亚纯 《金属矿山》 北大核心 2025年第9期264-271,共8页
矿山深部采空区已成为威胁矿山人员和生产设备安全的重要危险源。针对现有深部采空区探测方法成本高、时效性差、测量盲区多等问题,设计了一种探入式三维激光雷达扫描系统进行采空区探测。该系统采用廉价的机械旋转式激光雷达降低成本;... 矿山深部采空区已成为威胁矿山人员和生产设备安全的重要危险源。针对现有深部采空区探测方法成本高、时效性差、测量盲区多等问题,设计了一种探入式三维激光雷达扫描系统进行采空区探测。该系统采用廉价的机械旋转式激光雷达降低成本;通过自主设计的基于图优化Cartographer-SLAM(Cartographer Simultaneous Localization and Mapping)算法,能够快速处理激光雷达数据,实现在井下实时定位与建图,提高了时效性;搭配探入式三维激光雷达扫描系统支架,可在危险巷道、采空区等人员难以进入的区域进行测量,有效减少测量盲区。为解决现有建模算法构建的采空区模型不光滑、孔洞多等问题,提出了一种基于移动最小二乘法(Moving Least Squares,MLS)优化的泊松曲面重建算法,对采空区点云数据进行建模,通过MLS法对数据点周围进行高阶多项式插值,经过八叉树分割、向量场计算、泊松方程求解、等值面提取,构建采空区三维模型。在辽宁省某金矿开展试验,通过采集多处采空区、巷道及地下硐室数据,实现了井下空间精确建模。试验结果表明:所设计的系统和算法,可高效、精确地实现深部复杂采空区三维建模,在一定程度上解决了深部复杂采空区探测中空区难以进入、存在测量盲区、建模精度不高等问题,为采空区管理和安全生产提供重要技术支持。 展开更多
关键词 深部采空区 激光雷达 及时定位地图构建 移动最小二乘法 泊松曲面重建 建模
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融合视觉显著性的无人机SLAM导航定位
7
作者 黄龙杨 王致远 +2 位作者 屈若锟 熊乾凯 李诚龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期562-569,共8页
为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束... 为解决无人机在室外复杂环境中飞行利用单目视觉同时定位与地图构建算法进行导航定位时选取特征点质量不高、噪声干扰,存在位姿估计误差过大的问题,提出一种加入图像多尺度分解进行双向迭代的视觉显著性处理线程,引入特征点稀疏性约束提高选取特征点的质量来提高计算精度。通过仿真实验分析该算法的鲁棒性与实时性。将无人机室外飞行实验结果与其它算法进行比较,验证了该算法在室外复杂环境中大幅提高了无人机位姿估计的准确度。 展开更多
关键词 无人机视觉导航定位 同步定位地图构建 视觉显著性 稀疏性约束 单目视觉 室外场景 噪声干扰 算法鲁棒性
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基于单目视觉的轮式机器人同步定位与地图构建 被引量:22
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作者 弋英民 刘丁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期117-121,共5页
如何降低计算复杂度是视觉机器人同步定位与地图(SLAM)构建的热点问题。提出一种基于单目视觉的低计算复杂度的轮式机器人同步定位与地图构建算法。该算法在观测步通过图像处理与分析,识别特征点并进行定位,将轮式机器人的视觉投影与空... 如何降低计算复杂度是视觉机器人同步定位与地图(SLAM)构建的热点问题。提出一种基于单目视觉的低计算复杂度的轮式机器人同步定位与地图构建算法。该算法在观测步通过图像处理与分析,识别特征点并进行定位,将轮式机器人的视觉投影与空间物体的几何关系转换为计算机器人相对特征点的距离和角度。整体算法步骤按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建的递推算法进行同步定位与地图构建。提出的算法可识别环境目标,并进行平滑运动。在滤波观测步只处理单帧图像数据,和Active Vision和立体视觉方法相比,降低了算法的计算复杂度。 展开更多
关键词 单目视觉 轮式机器人 同步定位地图构建(slam) 计算复杂度
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改进RBPF的移动机器人同步定位与地图构建 被引量:9
9
作者 罗元 余佳航 +1 位作者 汪龙峰 王运凯 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期460-464,共5页
传统Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)在移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)研究中,存在算法复杂度过高、占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法。在某一特定状态的一组粒子集中,粒子的统计特性是一致的,改... 传统Rao-Blackwellized粒子滤波器(RBPF)在移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)研究中,存在算法复杂度过高、占用内存空间过多导致实时性不理想的问题,因此提出一种改进算法。在某一特定状态的一组粒子集中,粒子的统计特性是一致的,改进算法从中选取一个代表粒子,进行卡尔曼更新步骤,并在同一粒子集中重复使用。同时结合Gmapping算法的建议分布和自适应重采样技术。实际Pioneer III移动机器人在机器人操作系统(ROS)平台上进行的实验表明,该方法在保证栅格地图精度的同时能提高系统的实时性,降低复杂度,提高运算速度。 展开更多
关键词 移动机器人 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波器 同步定位地图构建(slam) Gmapping算法 自适应重采样技术
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有色过程噪声下的轮式机器人同步定位与地图构建 被引量:11
10
作者 弋英民 刘丁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1339-1343,共5页
由于机械制造工艺的原因,轮式机器人内部传感器获得的控制量在实际中为有色噪声,经典的同步定位与地图构建(SLAM)算法将不适用.提出一种有色过程噪声的机器人同步定位与地图构建算法.将机器人非线性过程模型线性化,用增广状态变量维数... 由于机械制造工艺的原因,轮式机器人内部传感器获得的控制量在实际中为有色噪声,经典的同步定位与地图构建(SLAM)算法将不适用.提出一种有色过程噪声的机器人同步定位与地图构建算法.将机器人非线性过程模型线性化,用增广状态变量维数的方法将有色过程噪声模型转化为高斯白噪声模型.算法按照预测、观测、数据关联、更新、地图构建递推进行同步定位与地图构建.仿真结果表明,在有色过程噪声条件下,与EKF-SLAM算法和Fast-SLAM算法相比,提出的算法的机器人定位精度更好. 展开更多
关键词 有色噪声 轮式机器人 同步定位地图构建(slam) 估计精度
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移动机器人同步定位与地图构建研究进展 被引量:7
11
作者 张恒 樊晓平 刘艳丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第4期458-465,共8页
同步定位与地图构建(S im u ltaneous loca lization and m app ing,SLAM)作为能使移动机器人实现全自主导航的工具近来倍受关注。本文对该领域的最新进展进行综述,特别侧重于一些旨在降低计算复杂度的简化算法的分析上,同时对它们进行... 同步定位与地图构建(S im u ltaneous loca lization and m app ing,SLAM)作为能使移动机器人实现全自主导航的工具近来倍受关注。本文对该领域的最新进展进行综述,特别侧重于一些旨在降低计算复杂度的简化算法的分析上,同时对它们进行分类,并指出其优点和不足。本文首先建立了SLAM问题的一般模型,指出了解决SLAM问题的难点;然后详细分析了基于EKF的一些简化算法和基于其他估计思想的方法;最后,对于多机器人SLAM和主动SLAM等前沿课题进行了讨论,并指出了今后的研究方向。 展开更多
关键词 移动机器人 导航 定位 同步定位地图构建
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融合Wi-Fi与激光的机器人室内大型环境SLAM
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作者 熊壮 刘冉 +1 位作者 郭林 肖宇峰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期812-817,共6页
同步定位与地图构建(SLAM)是实现移动机器人自主导航定位的关键。针对室内大型环境下激光SLAM闭环检测容易产生错误闭环,导致机器人位姿估计误差较大的问题,提出了一种融合Wi-Fi与激光信息的图优化SLAM算法。首先,构建Wi-Fi指纹序列与... 同步定位与地图构建(SLAM)是实现移动机器人自主导航定位的关键。针对室内大型环境下激光SLAM闭环检测容易产生错误闭环,导致机器人位姿估计误差较大的问题,提出了一种融合Wi-Fi与激光信息的图优化SLAM算法。首先,构建Wi-Fi指纹序列与激光子地图;然后,根据每对指纹序列的相似度均值和标准差筛选用于闭环检测的激光子地图。在此基础上,提取所筛选子地图的特征点并匹配,以确定激光闭环;最后,通过图优化方法融合里程计与激光闭环,优化机器人的轨迹并构建全局地图。在170 m×30 m和180 m×80 m的室内环境中采集了三组数据,对所提算法性能进行验证。实验结果显示,所提算法的定位精度在三组数据上分别达到0.78 m、0.67 m和0.89 m,与激光SLAM算法相比分别提升了48.6%、53.1%和68.7%,证明所提算法有效提高了室内大型环境下激光SLAM的位姿估计精度。 展开更多
关键词 Wi-Fi指纹序列 激光地图筛选 闭环检测 图优化 同步定位地图构建
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未知观测噪声时机器人同步定位与地图构建 被引量:3
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作者 弋英民 刘丁 黄莹 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期320-325,共6页
对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声... 对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声调整以及中值滤波构成的噪声在线辨识单元.通过自适应在线辨识观测噪声,并进行新息协方差平均值滤波,迭代修正观测噪声协方差,实现机器人同步定位精度的在线提高.实验表明,该算法可降低观测噪声先验信息不足的影响,减小定位误差. 展开更多
关键词 未知观测噪声 机器人 同步定位地图构建 神经网络
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基于自适应重采样的同步定位与地图构建 被引量:4
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作者 曲丽萍 王宏健 边信黔 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期76-81,共6页
就移动机器人同步定位与地图构建展开研究,针对FastSLAM算法产生的粒子退化及粒子集重采样问题,提出了基于自适应重采样的FastSLAM算法。该算法首先计算粒子集的有效样本数,确定粒子退化程度。然后设定有效样本阈值,当有效样本数小于阈... 就移动机器人同步定位与地图构建展开研究,针对FastSLAM算法产生的粒子退化及粒子集重采样问题,提出了基于自适应重采样的FastSLAM算法。该算法首先计算粒子集的有效样本数,确定粒子退化程度。然后设定有效样本阈值,当有效样本数小于阈值时则进行重采样。仿真表明:与EKF-SLAM相比,基于自适应重采样FastSLAM重采样效率更高,鲁棒性更好,在机器人路径和陆标位置的估计上,也具有更高的精度。 展开更多
关键词 同步定位地图构建 扩展卡尔曼滤波器 Rao-Blackwellise粒子滤波器 自适应重采样
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基于分布式无味边缘粒子滤波的同步定位与地图构建 被引量:2
15
作者 裴福俊 李昊洋 武玫 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期987-992,共6页
针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为... 针对复杂环境下同步定位与地图构建(SLAM)中分布式粒子滤波算法存在计算量大、粒子退化严重的问题,在分布式算法的基础上结合无味粒子滤波和边缘化算法,提出了一种基于分布式无味边缘粒子滤波的算法.该算法依据分布式思想将系统分解为多个仅包含部分状态量的子系统,各子系统均采用无味粒子滤波算法进行状态估计,通过边缘化算法优化无味粒子滤波算法的边缘分布函数,主滤波器融合各子滤波器的数据计算最终结果,克服了滤波精度低、计算复杂度高的问题.最后,通过仿真试验证明改进的分布式边缘粒子滤波算法能够抑制粒子退化现象,具有较好的实时性和滤波精度,是解决SLAM的新的有效方法. 展开更多
关键词 同步定位地图构建 分布式无味粒子滤波 边缘粒子滤波
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激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位 被引量:5
16
作者 呙力平 谢卫容 李智慧 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期103-107,共5页
移动机器人在未知环境中执行任务时,需精准感知地图环境和其他物体位置,确定其自身位置。为了提高移动机器人的全局定位精度,提出激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位方法。依据双目视觉系统测距原理,选取双目摄像机中的任意一个... 移动机器人在未知环境中执行任务时,需精准感知地图环境和其他物体位置,确定其自身位置。为了提高移动机器人的全局定位精度,提出激光雷达SLAM下移动机器人双目视觉全局定位方法。依据双目视觉系统测距原理,选取双目摄像机中的任意一个相机建立主坐标系,构建双目摄像机模型,结合棋盘图与张正友标定法,标定双目摄像机中参数。在此基础上,计算单帧图像特征点的尺度,完成双目视觉初始化,利用权重函数计算任意一个特征点与线、与面之间的加权值和距离值,估计移动机器人的位置,引入非迭代畸变补偿方法,完成对移动机器人的全局定位。测试结果表明,所提方法的定位结果与实际运动位置之间的最小误差为0.1 m,该方法可以精准定位到移动机器人位置,指导移动机器人更好地执行作业任务。 展开更多
关键词 激光雷达 移动机器人 双目视觉全局定位 双目摄像机 即时定位地图构建
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基于粒子群优化的同步定位与地图构建 被引量:2
17
作者 曲丽萍 王宏健 曲永印 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2013年第4期419-425,共7页
针对基本FastSLAM算法的样本枯竭、估计精度下降等问题,提出了一种基于多样性启发因子的粒子群优化FastSLAM算法.利用粒子群搜索寻优重新分配粒子,使粒子的表示更加接近于真实的后验概率分布,并且采用粒子集多样性测度作为启发因子,引... 针对基本FastSLAM算法的样本枯竭、估计精度下降等问题,提出了一种基于多样性启发因子的粒子群优化FastSLAM算法.利用粒子群搜索寻优重新分配粒子,使粒子的表示更加接近于真实的后验概率分布,并且采用粒子集多样性测度作为启发因子,引导粒子优化搜索过程,确保群体多样性水平最优,减轻粒子退化现象,驱动粒子集向后验概率较高的区域运动.对所提出的算法进行了仿真实验,验证了算法的可行性和有效性.仿真结果表明,该算法能够改进样本枯竭问题,并能够获得较高的定位精度、地图构建精度及较好的滤波估计稳定性. 展开更多
关键词 同步定位地图构建 粒子滤波器 粒子退化 样本枯竭 粒子群优化 多样性启发因子 有效样本大小 自适应重采样
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多机器人同步定位与地图构建的地图融合算法的改进 被引量:10
18
作者 马树军 杨磊 +1 位作者 白昕晖 李忠明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1345-1350,共6页
本文主要研究了多机器人同步定位与地图构建(SLAM)的地图实时融合问题.在本文中提出一种混合的SLAM算法(HybridSLAM)算法,可以同时观测和更新多个路标,并根据FastSLAM2.0思想利用选取的最准确的路标观测值来修正机器人位姿.然后,在改进H... 本文主要研究了多机器人同步定位与地图构建(SLAM)的地图实时融合问题.在本文中提出一种混合的SLAM算法(HybridSLAM)算法,可以同时观测和更新多个路标,并根据FastSLAM2.0思想利用选取的最准确的路标观测值来修正机器人位姿.然后,在改进HybridSLAM算法基础上,进一步提出一种改进的多机器人HybridSLAM算法(MR–IHybridSLAM).每个机器人在不同初始位置运行IHybridSLAM算法构建子地图,并将子地图信息实时发送到同一工作站中.根据卡尔曼滤波(KF)原理将每个机器人构建的子地图融合成全局地图.最后,通过仿真实验构建多机器人融合的特征地图并与单一机器人快速的SLAM算法(FastSLAM)和HybridSLAM算法构建的地图进行误差对比,进一步来验证该算法的准确性、快速性和可行性. 展开更多
关键词 多机器人系统 同步定位地图构建 卡尔曼滤波 地图融合 移动机器人
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基于BA/NDT与LOAM融合的激光SLAM方法
19
作者 杨奎 梁冬泰 胡盛辉 《激光与红外》 北大核心 2025年第7期1012-1021,共10页
针对3D激光雷达SLAM算法缺乏回环检测及雷达移动过快易导致里程计漂移的问题,提出了一种BA(光束法平差)/NDT(正态分布变换)与3D激光雷达LOAM融合的SLAM方法。首先,改进激光BA算法,最小化特征点与边缘和平面之间的距离;其次,采用LOAM算法... 针对3D激光雷达SLAM算法缺乏回环检测及雷达移动过快易导致里程计漂移的问题,提出了一种BA(光束法平差)/NDT(正态分布变换)与3D激光雷达LOAM融合的SLAM方法。首先,改进激光BA算法,最小化特征点与边缘和平面之间的距离;其次,采用LOAM算法,前端通过帧到帧的里程计估计输出粗位姿,后端采用BA输出精位姿;最后,通过NDT估计线面特征矩阵信息,进行旋转不变性转化并执行回环检测,直至最新帧与初始地图对齐,完成全局位姿修复。在公开的数据集KITTI测试表面,本文总的位置均方根误差为16 cm,相比与LOAM算法减小了约33%误差,整体运行速度是LOAM的2.23倍。为了进一步在实际环境中验证,设计了手持式建模设备,并以cartographer算法的位姿数据为基准,测试结果表明本文方法总的位置均方根误差为20.23 cm,相比与LOAM算法减小了约75%,有效提高了定位精度。 展开更多
关键词 同步定位地图构建 光束法 正态直方图 单元格存储
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视觉和激光SLAM发展综述与展望 被引量:1
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作者 程亮 罗洲 +1 位作者 何赟泽 陈永灿 《中国测试》 北大核心 2025年第6期1-16,共16页
同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术在无人化装备上有着广泛的应用,可实现室内或室外自主的定位建图任务。该文首先对视觉和激光SLAM基本框架进行介绍,详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测以及地... 同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术在无人化装备上有着广泛的应用,可实现室内或室外自主的定位建图任务。该文首先对视觉和激光SLAM基本框架进行介绍,详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测以及地图构建这四个模块的作用以及所采用的算法;在这之后梳理归纳视觉/激光SLAM发展历程中的经典算法并分析其优缺点以及在此之后优秀的改进方案;此外,列举当前SLAM技术在生活中的典型应用场景,展示在自动驾驶、无人化装备等领域的重要作用;最后讨论SLAM系统当前的发展趋势和研究进展,以及在未来应用中需要考虑的挑战和问题,包括多类型传感器融合、与深度学习技术的融合以及跨学科合作的关键作用。通过对SLAM技术的全面分析和讨论,为进一步推动SLAM技术的发展和应用提供深刻的理论指导和实践参考。 展开更多
关键词 同时定位地图构建 相机 激光雷达 多传感器融合
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