针对ORB-SLAM2(Oriented FAST Rotated BRIEF SLAM2)系统中相机位姿求解精度不高,只能生成稀疏地图的问题,提出了一种在ORB-SLAM2系统框架上将稠密的直接法和原系统采用的稀疏特征法结合在一起求解相机位姿,并生成稠密地图的方法。该方...针对ORB-SLAM2(Oriented FAST Rotated BRIEF SLAM2)系统中相机位姿求解精度不高,只能生成稀疏地图的问题,提出了一种在ORB-SLAM2系统框架上将稠密的直接法和原系统采用的稀疏特征法结合在一起求解相机位姿,并生成稠密地图的方法。该方法改进之处包括:在原系统使用的第三方图优化库g2o(General Graph Optimization)中创建一条新的稠密约束一元边,将稠密直接法的光度误差约束加入到图优化库g2o中;跟踪相机时先通过稠密直接法计算相邻两帧图像之间相机的旋转变换,再利用改进后的图优化库g2o同时最小化特征法的重投影误差和直接法的光度误差,优化求解6DOF(Degree of Freedom)相机位姿;在ORB-SLAM2系统框架上添加稠密重建线程,将周围场景的重建结果实时反馈给用户。在TUM RGB-D和ICL-NUIM数据集上的测试结果表明,本文方法在一定程度上提高了ORB-SLAM2系统中相机位姿的求解精度,不仅可生成稀疏地图,还可重建更高精度的稠密地图。展开更多
煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿...煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境,空间狭长局促,结构复杂多变,照明情况不均匀,对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状,针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足,利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块,且使用ICP算法进行全局图优化,提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法,阐述了该算法的原理和实现步骤;开展了煤矿井下模拟场景试验,对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度,试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好,估计轨迹更平滑、精确;结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法,试验验证了该方法所构建的栅格地图精度,结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度,且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。展开更多
为降低视觉设备感知航行环境时,水面光照反射对船舶位姿估计和环境地图重构的影响,在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,采用K均值聚类算法对近岸航行环境图像进行聚类分割处理。改进快速特征点提取和描述算法(oriented FAST and rot...为降低视觉设备感知航行环境时,水面光照反射对船舶位姿估计和环境地图重构的影响,在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,采用K均值聚类算法对近岸航行环境图像进行聚类分割处理。改进快速特征点提取和描述算法(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)来提高即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)效率,缩短特征点匹配时间,改善对外界环境的感知效果并提升船舶自身位姿估计精度。采用2020年南宁海事局执法船进港和靠泊期间由单目相机拍摄的视频数据进行实例验证。结果表明,提出的算法比传统SLAM算法的运行耗时更少,与传统定位设备输出轨迹的偏差较小,可为船舶全面立体感知海上航行环境提供研究基础。展开更多
移动机器人已经服务于各个领域,作为室内移动机器人服务的前提是实现机器人精准定位。文章介绍了一种射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)和即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)多传感器融合库...移动机器人已经服务于各个领域,作为室内移动机器人服务的前提是实现机器人精准定位。文章介绍了一种射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)和即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)多传感器融合库存盘点机器人精准导航与定位的方法。通过读取布置在环境中的RFID标签,获取机器人的大概位置信息和准确运动状态,然后结合SLAM技术实现精准定位。实验结果表明,该方法可以使库存盘点机器人精准定位,且系统搭建简单、成本低,对室内机器人定位具有参考价值。展开更多
即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人和自动驾驶的关键技术之一,而激光雷达则是支撑SLAM算法运行的重要传感器。基于激光雷达的SLAM算法,对激光雷达SLAM总体框架进行介绍,详细阐述前端里...即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人和自动驾驶的关键技术之一,而激光雷达则是支撑SLAM算法运行的重要传感器。基于激光雷达的SLAM算法,对激光雷达SLAM总体框架进行介绍,详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测、地图构建模块的作用并总结所使用的算法;按由2D到3D,单传感器到多传感器融合的顺序,对经典的具有代表性的开源算法进行描述和梳理归纳;介绍常用的开源数据集,以及精度评价指标和测评工具;从深度学习、多传感器融合、多机协同和鲁棒性研究四个维度对激光雷达SLAM技术的发展趋势进行展望。展开更多
SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即“同时定位与地图构建”。最近几年由于机器人、无人机、自动驾驶、AI、VR和AR技术的发展,SLAM技术逐渐被人们熟知。SLAM技术是通过激光传感器感知周围的环境,并将不同时刻感知的...SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即“同时定位与地图构建”。最近几年由于机器人、无人机、自动驾驶、AI、VR和AR技术的发展,SLAM技术逐渐被人们熟知。SLAM技术是通过激光传感器感知周围的环境,并将不同时刻感知的环境进行匹配套合,从而反推本体在环境中的位置及运动轨迹。随着SLAM技术的设备及定位精度的提高,该技术逐渐在测绘行业中使用,迅速成为除RTK和全站仪采点成图之外的一种地形图成图手段。国外GeoSLAM等公司推出大量的产品,在该领域处于领先地位,为打破国外封锁,国内的飞马、数字绿土等公司也研发出相应的产品。该文主要通过具体的案例论述国产手持激光雷达扫描仪飞马SLAM 100在地形测绘中的运用,侧重于表述SLAM技术及SLAM100产品在运用中的优缺点。展开更多
文摘针对ORB-SLAM2(Oriented FAST Rotated BRIEF SLAM2)系统中相机位姿求解精度不高,只能生成稀疏地图的问题,提出了一种在ORB-SLAM2系统框架上将稠密的直接法和原系统采用的稀疏特征法结合在一起求解相机位姿,并生成稠密地图的方法。该方法改进之处包括:在原系统使用的第三方图优化库g2o(General Graph Optimization)中创建一条新的稠密约束一元边,将稠密直接法的光度误差约束加入到图优化库g2o中;跟踪相机时先通过稠密直接法计算相邻两帧图像之间相机的旋转变换,再利用改进后的图优化库g2o同时最小化特征法的重投影误差和直接法的光度误差,优化求解6DOF(Degree of Freedom)相机位姿;在ORB-SLAM2系统框架上添加稠密重建线程,将周围场景的重建结果实时反馈给用户。在TUM RGB-D和ICL-NUIM数据集上的测试结果表明,本文方法在一定程度上提高了ORB-SLAM2系统中相机位姿的求解精度,不仅可生成稀疏地图,还可重建更高精度的稠密地图。
文摘煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境,空间狭长局促,结构复杂多变,照明情况不均匀,对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状,针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足,利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块,且使用ICP算法进行全局图优化,提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法,阐述了该算法的原理和实现步骤;开展了煤矿井下模拟场景试验,对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度,试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好,估计轨迹更平滑、精确;结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法,试验验证了该方法所构建的栅格地图精度,结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度,且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。
文摘为降低视觉设备感知航行环境时,水面光照反射对船舶位姿估计和环境地图重构的影响,在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,采用K均值聚类算法对近岸航行环境图像进行聚类分割处理。改进快速特征点提取和描述算法(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)来提高即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)效率,缩短特征点匹配时间,改善对外界环境的感知效果并提升船舶自身位姿估计精度。采用2020年南宁海事局执法船进港和靠泊期间由单目相机拍摄的视频数据进行实例验证。结果表明,提出的算法比传统SLAM算法的运行耗时更少,与传统定位设备输出轨迹的偏差较小,可为船舶全面立体感知海上航行环境提供研究基础。
文摘移动机器人已经服务于各个领域,作为室内移动机器人服务的前提是实现机器人精准定位。文章介绍了一种射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)和即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)多传感器融合库存盘点机器人精准导航与定位的方法。通过读取布置在环境中的RFID标签,获取机器人的大概位置信息和准确运动状态,然后结合SLAM技术实现精准定位。实验结果表明,该方法可以使库存盘点机器人精准定位,且系统搭建简单、成本低,对室内机器人定位具有参考价值。
文摘即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移动机器人和自动驾驶的关键技术之一,而激光雷达则是支撑SLAM算法运行的重要传感器。基于激光雷达的SLAM算法,对激光雷达SLAM总体框架进行介绍,详细阐述前端里程计、后端优化、回环检测、地图构建模块的作用并总结所使用的算法;按由2D到3D,单传感器到多传感器融合的顺序,对经典的具有代表性的开源算法进行描述和梳理归纳;介绍常用的开源数据集,以及精度评价指标和测评工具;从深度学习、多传感器融合、多机协同和鲁棒性研究四个维度对激光雷达SLAM技术的发展趋势进行展望。
文摘SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即“同时定位与地图构建”。最近几年由于机器人、无人机、自动驾驶、AI、VR和AR技术的发展,SLAM技术逐渐被人们熟知。SLAM技术是通过激光传感器感知周围的环境,并将不同时刻感知的环境进行匹配套合,从而反推本体在环境中的位置及运动轨迹。随着SLAM技术的设备及定位精度的提高,该技术逐渐在测绘行业中使用,迅速成为除RTK和全站仪采点成图之外的一种地形图成图手段。国外GeoSLAM等公司推出大量的产品,在该领域处于领先地位,为打破国外封锁,国内的飞马、数字绿土等公司也研发出相应的产品。该文主要通过具体的案例论述国产手持激光雷达扫描仪飞马SLAM 100在地形测绘中的运用,侧重于表述SLAM技术及SLAM100产品在运用中的优缺点。
