同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM(vis...同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)是仅用相机作为传感器的定位与制图。随着计算机视觉和机器人技术的发展,VSLAM已成为无人系统领域的研究焦点。本文对VSLAM的最新研究现状进行总结,阐述了VSLAM中的主要问题,分别介绍了VSLAM基于滤波和图优化的实现方法,并探讨了VSLAM的研究与发展方向。展开更多
为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性,构建高精度的环境地图,提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先,针...为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性,构建高精度的环境地图,提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先,针对双目视觉与IMU信息融合的问题,采用紧耦合方法,结合双目视觉传感器的深度感知能力和IMU的快速运动捕捉能力,在系统初始化过程中,引入了一次最大后验估计对双目相机与IMU进行处理;然后,在后端优化中,采用基于滑动窗口的非线性优化算法求解最优位姿;最后,通过自动驾驶试验平台搭建了SLAM系统实物验证平台,设计完成了SLAM系统定位试验和相关性能验证试验。结果表明,双目视觉与IMU信息融合的SLAM系统相较于单目视觉惯性融合(VINS-Fusion)算法的定位精度可提升30.34%,在试验和实际场景中均表现出了有效性。设计的多源异构信息融合的SLAM系统能够显著提升定位精度,且在交通安全环境中具有良好的应用前景,对于提高自动驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。展开更多
文摘同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)是仅用相机作为传感器的定位与制图。随着计算机视觉和机器人技术的发展,VSLAM已成为无人系统领域的研究焦点。本文对VSLAM的最新研究现状进行总结,阐述了VSLAM中的主要问题,分别介绍了VSLAM基于滤波和图优化的实现方法,并探讨了VSLAM的研究与发展方向。
文摘为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性,构建高精度的环境地图,提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先,针对双目视觉与IMU信息融合的问题,采用紧耦合方法,结合双目视觉传感器的深度感知能力和IMU的快速运动捕捉能力,在系统初始化过程中,引入了一次最大后验估计对双目相机与IMU进行处理;然后,在后端优化中,采用基于滑动窗口的非线性优化算法求解最优位姿;最后,通过自动驾驶试验平台搭建了SLAM系统实物验证平台,设计完成了SLAM系统定位试验和相关性能验证试验。结果表明,双目视觉与IMU信息融合的SLAM系统相较于单目视觉惯性融合(VINS-Fusion)算法的定位精度可提升30.34%,在试验和实际场景中均表现出了有效性。设计的多源异构信息融合的SLAM系统能够显著提升定位精度,且在交通安全环境中具有良好的应用前景,对于提高自动驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。
