针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而...针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而提升通信系统的性能.首先,通过在移动端主动式自发自收毫米波通信信号,并获取回波的传播时延和角度信息,结合移动端姿态信息初步感知障碍物的坐标;其次,考虑毫米波通信信号有限带宽对地图分辨率的影响,采用栅格地图算法表征障碍物的空间位置,基于Bresenham算法计算空闲栅格,进而快速准确地构建环境地图,并通过设置不同的地图分辨率,进行了仿真实验,以分析不同地图分辨率条件下的地图构建结果;再次,统计并拟合了感知环境中到达角(Angle Of Arrival,AOA)的分布,以验证冯米塞斯(von Mises)分布的合理性;最后,将结果与基于激光雷达的基准地图进行对比,使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)验证精度,使用Jaccard相似度分析验证障碍物形状,并结合代码运行时长评估了算法的效率和系统性能.研究结果表明:所提算法在3GHz带宽和25格/米分辨率下,地图构建达到最优性能,其中RMSE为9.2943,Jaccard系数为0.6254,代码运行时长为14.7746 min,能够满足实时环境感知的需求;与500 MHz带宽和25格/米分辨率下的地图构建结果相比,RMSE、Jaccard系数、代码运行时长分别提升了56.1%、394.4%、70.6%.研究结果可以为未来高动态通信系统发展提供参考.展开更多
同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术能够在陌生环境中定位自身位置的同时构建周围环境,已经成为机器人、无人驾驶和虚拟现实等领域非常重要的基础技术.隐式建图方法对于场景未观测区域具有一定补全...同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术能够在陌生环境中定位自身位置的同时构建周围环境,已经成为机器人、无人驾驶和虚拟现实等领域非常重要的基础技术.隐式建图方法对于场景未观测区域具有一定补全预测能力,可以实现对遮挡或稀疏观测区域的孔填充,近年来,将该方法融入SLAM,以提高其系统性能逐渐成为SLAM领域的研究热点.文中首先总结应用于视觉SLAM中的隐式建图方法并基于地图存储载体对其进行分类;然后基于建图渲染速度提高、大规模场景扩展方法、建图鲁棒性提高、前端功能的改进和回环检测的补充等改进方向对结合隐式建图的视觉SLAM进行分类说明,并梳理了面向语义建图、动态场景和多传感器融合等特定场景的隐式建图SLAM系统;随后介绍隐式建图SLAM系统常用的数据集和评价标准,并基于相同数据集和评价标准对多个SLAM系统进行对比和分析;最后总结隐式建图视觉SLAM系统提高自身性能的改进方式,剖析系统现存的计算量大和遗忘严重等短板,并与其他技术对比展望未来发展趋势.展开更多
文摘针对现有环境感知技术在毫米波通信信号带宽受限条件下的性能表现尚未得到充分研究,且在复杂场景下存在计算复杂度高、实时性不足等问题,提出一种基于有限带宽毫米波通信信号的主动式环境地图构建算法,旨在实现环境地图的实时构建,从而提升通信系统的性能.首先,通过在移动端主动式自发自收毫米波通信信号,并获取回波的传播时延和角度信息,结合移动端姿态信息初步感知障碍物的坐标;其次,考虑毫米波通信信号有限带宽对地图分辨率的影响,采用栅格地图算法表征障碍物的空间位置,基于Bresenham算法计算空闲栅格,进而快速准确地构建环境地图,并通过设置不同的地图分辨率,进行了仿真实验,以分析不同地图分辨率条件下的地图构建结果;再次,统计并拟合了感知环境中到达角(Angle Of Arrival,AOA)的分布,以验证冯米塞斯(von Mises)分布的合理性;最后,将结果与基于激光雷达的基准地图进行对比,使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)验证精度,使用Jaccard相似度分析验证障碍物形状,并结合代码运行时长评估了算法的效率和系统性能.研究结果表明:所提算法在3GHz带宽和25格/米分辨率下,地图构建达到最优性能,其中RMSE为9.2943,Jaccard系数为0.6254,代码运行时长为14.7746 min,能够满足实时环境感知的需求;与500 MHz带宽和25格/米分辨率下的地图构建结果相比,RMSE、Jaccard系数、代码运行时长分别提升了56.1%、394.4%、70.6%.研究结果可以为未来高动态通信系统发展提供参考.
文摘同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)技术能够在陌生环境中定位自身位置的同时构建周围环境,已经成为机器人、无人驾驶和虚拟现实等领域非常重要的基础技术.隐式建图方法对于场景未观测区域具有一定补全预测能力,可以实现对遮挡或稀疏观测区域的孔填充,近年来,将该方法融入SLAM,以提高其系统性能逐渐成为SLAM领域的研究热点.文中首先总结应用于视觉SLAM中的隐式建图方法并基于地图存储载体对其进行分类;然后基于建图渲染速度提高、大规模场景扩展方法、建图鲁棒性提高、前端功能的改进和回环检测的补充等改进方向对结合隐式建图的视觉SLAM进行分类说明,并梳理了面向语义建图、动态场景和多传感器融合等特定场景的隐式建图SLAM系统;随后介绍隐式建图SLAM系统常用的数据集和评价标准,并基于相同数据集和评价标准对多个SLAM系统进行对比和分析;最后总结隐式建图视觉SLAM系统提高自身性能的改进方式,剖析系统现存的计算量大和遗忘严重等短板,并与其他技术对比展望未来发展趋势.
