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基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法
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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... 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。 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
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SLAM中视觉和激光信息的融合应用
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作者 曾瑞琪 纪新春 +2 位作者 魏东岩 巨柳荫 赵航 《导航定位学报》 北大核心 2025年第3期116-129,共14页
为了进一步提升同步定位与建图(SLAM)技术的性能,研究分析SLAM中视觉和激光信息的融合应用:指出SLAM技术广泛应用于自动驾驶、智能机器人等移动平台的自主导航定位过程,视觉相机和激光雷达(LiDAR)作为最常用的感知传感器,各有优劣,融合... 为了进一步提升同步定位与建图(SLAM)技术的性能,研究分析SLAM中视觉和激光信息的融合应用:指出SLAM技术广泛应用于自动驾驶、智能机器人等移动平台的自主导航定位过程,视觉相机和激光雷达(LiDAR)作为最常用的感知传感器,各有优劣,融合二者数据能增强SLAM系统的鲁棒性和准确性;然后在分析视觉和激光信息融合需求的基础上,结合SLAM工作流程,重点从里程计、回环检测及地图构建3个关键环节探讨视觉和激光信息融合方法;最后分析SLAM中将图像与点云融合所面临的挑战,并对未来的技术发展方向进行展望。 展开更多
关键词 同步定位与建图(slam) 视觉相机 激光雷达(lidar) 数据融合 里程计 回环检测 建图
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动态场景下基于地面分割与回环优化的激光雷达定位与建图系统
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作者 郭致远 刘瑞 +1 位作者 赵轩 王姝 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期302-308,共7页
激光雷达同时定位与建图(LiDAR SLAM)技术通常适用于静态环境下,而在动态场景下,定位与建图效果会受到影响;同时,地面分割模块通常用作点云分类处理,然而地面欠分割问题会影响特征点的选择;并且,通常的框架只使用一种回环检测方法,这可... 激光雷达同时定位与建图(LiDAR SLAM)技术通常适用于静态环境下,而在动态场景下,定位与建图效果会受到影响;同时,地面分割模块通常用作点云分类处理,然而地面欠分割问题会影响特征点的选择;并且,通常的框架只使用一种回环检测方法,这可能会导致漏检现象。针对上述问题,提出一种动态场景下基于地面分割与回环优化的LiDAR SLAM系统(GSLC-SLAM)。首先,利用lmnet对点云进行动态剔除,该算法将生成的距离图像与残差图像作为网络的输入,并通过SalsaNext网络预测出动态物体;其次,利用高效的gridestiamte算法进行地面分割,该算法利用不均匀网格划分的方法来减少网格的数量,从而保证分割的效率,并利用正交性、高度和平坦度这3个指标进一步筛选地面点;最后,使用由LinK3D(Linear Keypoints for Three Dimensions point cloud)描述子与BoW3D(Bag of Words for Three Dimensions point cloud)词袋构成的新回环检测方法检测回环,该方法利用边缘特征点生成描述子,使用类似于汉明距离的方式进行描述子匹配,并采用类似于词袋的方法构建BoW3D作为LinK3D描述子的数据库,从而对关键帧提取的描述子进行存储以及回环检测。在数据集KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago)上的实验结果表明,在KITTI00、02与05序列中与Lego-Loam(Lightweight and ground-optimized LiDAR odometry and mapping)相比,GSLC-SLAM的均方根误差(RMSE)分别降低了5.8%,78.2%,12.5%;相较于F-LOAM(Fast LiDAR Odometry And Mapping),在KITTI00与05序列中GSLC-SLAM的RMSE分别降低了76.7%和53.8%,而在KITTI02序列中GSLC-SLAM表现不佳。经过验证可知,GSLC-SLAM可以有效减少动态物体的干扰、精确分割地面点并减少回环检测的漏检,进而使系统定位精度更高且更鲁棒。 展开更多
关键词 动态检测 地面分割 回环检测 激光雷达同步时定位与建图 自动驾驶
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线面特征结合的三维激光SLAM算法及性能评估 被引量:6
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作者 王雅仪 余萌 朱锋 《导航定位学报》 CSCD 2021年第1期122-129,共8页
针对自动驾驶的高精度定位中,传统激光同步定位和制图(SLAM)点云配准采用的迭代最临近点法(ICP)计算效率低、易误匹配的问题,提出1种3维激光SLAM点云配准方法:通过基于特征的ICP变种算法,对在不同时刻扫描的重叠点云进行配准;并分析有... 针对自动驾驶的高精度定位中,传统激光同步定位和制图(SLAM)点云配准采用的迭代最临近点法(ICP)计算效率低、易误匹配的问题,提出1种3维激光SLAM点云配准方法:通过基于特征的ICP变种算法,对在不同时刻扫描的重叠点云进行配准;并分析有无全球卫星导航系统(GNSS)数据融合下的激光SLAM自主定位性能。实验结果表明,纯激光SLAM的位置误差存在线性发散,其值约为行车里程的1.98%,融入GNSS数据后,可以提高SLAM全局位姿的一致性,达到分米级定位精度。 展开更多
关键词 激光同步定位与制图 特征提取 点云配准 迭代最临近点法 全球卫星导航系统
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