环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法。对智能车进行定位,并且构建稠密的3...环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法。对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM(simultaneous localization and mapping)方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程。其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入。最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/s,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。展开更多
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
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
移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据...移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM(RGB-Depth SLAM)算法、Elastic Fusion算法和ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM)算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。展开更多
在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素...在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。展开更多
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
文摘环境感知技术是智能车功能实现的前提,而在感知的基础上提高智能车对环境的认知能力是实现全自动驾驶的关键。针对室外交通场景,基于卷积神经网络提出了一种新的智能车同时定位以及语义地图构建方法。对智能车进行定位,并且构建稠密的3D语义地图,提高智能车的环境感知、认知能力。首先,基于双目ORB-SLAM提出了一种四线程的双目SLAM(simultaneous localization and mapping)方法构建稠密的3D点云地图,四线程分别为追踪线程,局部地图构建线程,回环检测线程以及稠密地图构建线程。其次,为提高智能车的环境认知能力,使用端对端的方法对图像进行语义分割,并且为提高语义分割精确率,将环境的几何信息也作为卷积神经网络输入。最后,将感知的能力与认知的能力相结合构建语义地图,为智能车实现全自动驾驶奠定基础。将算法在KITTI数据集上进行测试,整体算法速度为10帧/s,语义分割的全局精确率为73.1%,构建的语义地图显示本文提出算法能够在大规模室外场景下重构全局一致性地图,并且帮助智能车实现对环境的解析。
文摘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。
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。
文摘移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建(SLAM)问题。针对基于特征的视觉SLAM(VSLAM)算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM(RGB-Depth SLAM)算法、Elastic Fusion算法和ORB-SLAM(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM)算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。
文摘在视觉同时定位与地图构建问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征由于其高效、稳定的优点而受到广泛关注。针对ORB特征提取过程中存在的像点量测精度较低、特征聚集现象明显等问题,提出了一种适用于高精度SLAM的均衡化亚像素ORB特征提取方法。分析了精确特征定位的原理,对误差方程进行合理的简化并采用一种基于模板窗口距离的权函数计算方法,大幅降低了计算负担;设计了一种基于四叉树结构的特征均衡化方案,对包含特征的像平面空间进行有限次数的迭代分割,然后选取具有最优响应的特征。试验表明,本文方法进行特征提取的额外计算负担小于2.5 ms,在运行TUM和KITTI数据集时,ORB特征的量测精度分别为0.84和0.62 Pixel,达到亚像素水平,可以降低误差初值,提高光束法平差效率,并能够在满足特征总体分布规律的情况下,显著改善特征聚集的现象,有利于后续问题的稳健、准确求解。
文摘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。
