月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法

为实现室内结构化环境中仅依靠激光雷达数据进行实时自定位并创建精确的特征地图,提出了一种基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法.几何特征关联与匹配方法的优劣很大程度上影响SLAM的实时性和精度.结合室内结构化环境的特点,提出了一种完备端点定义与提取方法,将直线段特征与完备端点进行关联,优化几何特征扫描匹配过程.此外,姿态角收敛是SLAM进行机器人位姿估计和求解一致性的关键.为确保姿态角准确收敛,采用了基于直线拟合认知的姿态角加权几何平均求解方法.实验证明,提出的SLAM方法得到的定位精度在100mm内,建图精度也较高,能胜任室内SLAM.     

月面巡视器基于深度学习的即时定位与建图

针对载人登月对月面大范围行走探测以及月面巡视器导航定位的要求,提出了一种基于深度学习的视觉即时定位与建图(SLAM)方法。该方法设计了一个全监督的卷积神经网络对单目SLAM建模,减少了传统方法中人工设计特征和根据场景设置各种参数阈值的局限性;同时,利用深度学习模型良好的迁移学习能力,从大量地面数据训练并在少量仿月表面数据微调中得到网络的参数,从图像序列中直接估计平移量和旋转量;此外,引入了三维点云构成的稀疏深度图作为监督,采用光度误差构造的损失函数将深度信息和位姿信息结合,得到位姿估计的精度比肩传统SLAM算法,同时增加了算法对环境的适应性和鲁棒性。实验证明该算法在城市道路环境和仿月表面环境均有较优的性能。     

基于二分法的EKF SLAM算法

针对基于点特征的SLAM算法对实际环境描述运算量大的缺陷,提出了基于二分法的线特征SLAM仿真算法。通过判断机器人点到线特征直线的垂足所在位置选择不同的计算顺序,避免了直接求解带来的较大运算量。算法分析表明,该SLAM算法可以减少运算量,提高计算速度,并增强机器人的构图定位能力。基于该算法进行了仿真实验,实验结果表明,该算法有效地提高了运算速度,使得机器人可以更好地完成构图定位任务。     

一种低数据传输的多机器人实时视觉SLAM

针对多机器人视觉SLAM在实际应用中带宽受限的问题,设计了一种低数据传输的多机器人实时视觉SLAM系统.系统中引入了NetVLAD神经网络模型,通过改进NetVLAD降低了多机器人回环检测的计算资源占用,提高了回环检测的实时性.提出了一种针对描述子缺失情况下的特征匹配算法,提高了回环检测与相对量测的鲁棒性,并提出了一种增量式多机器人位姿图共享和优化方法.最后,通过在KITTI数据集进行测试,验证了该SLAM系统能有效减少多机器人通信过程中的数据传输,具有与单机器人SLAM相当的定位精度和实时性.     

动态环境下融合激光雷达和IMU的激光里程计设计

激光SLAM 通常通过多帧点云配准,完成位姿变换矩阵的估计,而点云中的动态点会降低 激光里程计的定位精度。为了减少动态点引入的误差,提出了一种动态点云识别算法,并结合该 算法改进了传统特征匹配策略,组成了动态环境下融合激光雷达和IMU 的激光里程计。通过约 束范围角与动态中心点,将点云快速分割成多个簇类,再借助IMU 信息,快速建立点云簇类配准 关系,从而去除动态点,最后根据簇类的对应关系进行约束,以提高匹配的精度与速度。使用 KITTI数据集和UGV 在多个情形下进行了实验。实验结果表明,该算法可以成功识别点云中的 多个动态对象,并通过去除动态点,有效地减少了位姿估计的累积误差。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位技术研究

为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁 匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。 首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹 配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持, 为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的 问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠 性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配 失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。     

基于迭代算法的复杂曲面零件三坐标测量快速精确定位方法

针对复杂曲面零件在三坐标测量过程中存在着定位难、定位精度低的问题,基于改进的迭代最近点算法,提出了考虑半径补偿的预定位与精定位的多级定位算法;并通过建立定位点几何误差与叶片定位精度的数学关系模型,结合贪婪算法与六点原则,给出了近优的定位点序列生成方法。结合定位算法与定位点序列,给出了复杂曲面零件定位迭代流程,并开发了三坐标测量定位系统。以涡轮叶片为例,通过的定位仿真和定位实验,结果表明:该系统只需测量12～18个点即可使得叶片定位误差在0.1mm以内,证明该系统能有效的提高复杂曲面零件的定位精度和效率。      

面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法CSCD

针对现有特征点提取方法中特征点提取结果冗余且均匀性差,导致SLAM定位精度及计算效率低的问题,提出了一种面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法。在该算法的特征点提取部分,创新性地根据目标特征点提取数量对图像进行网格划分,使得特征点均匀分布在整幅图像中。同时,提出了一种兼顾全局和局部信息的均匀性评价标准,更符合视觉SLAM对特征点分布的要求。在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上进行了实验验证,实验结果表明,新提出的特征点提取方法降低了特征信息冗余及特征信息缺失的概率,提升了SLAM定位精度,在计算资源有限的平台上具有实际应用价值。     

月球巡视探测器自主定向算法研究

月球巡视探测器自主导航是其能在月面执行探测任务的关键,而定向又是月球巡视探测器自主导航的一个重要组成部分,其定向精度将直接影响到月球巡视探测器定位性能。将CCD(ChargeCoupleDevice)太阳敏感器应用到月球巡视探测器上,用太阳敏感器测量太阳位置矢量,结合加速度计测量的重力矢量,利用QUEST算法推算了月球巡视探测器的姿态和航向,为月球巡视探测器构建了一套适用于长时间、长距离导航的绝对定向方案,通过理论分析和实际推算描述了该定向方案的具体实现过程,最后以仿真结果验证了该方案的可行性,为下一步月球巡视探测器定位研究提供了技术参考。     

AUV的图优化海底地形同步定位与建图方法

海底地形辅助导航技术可为智能水下机器人(AUV)的长时间水下作业提供有界精确导航结果,且无需声学基阵辅助。然而,地形辅助导航需要已知高精度先验海图,这大大限制了其应用范围。为解决海底地形未知条件下的海底地形辅助导航问题,提出了海底地形同步定位与建图技术。利用水深预测手段和地形匹配方法进行帧间数据关联构建和闭环检测,并通过图优化技术进行海底地形同步定位与建图问题求解。仿真试验结果显示,在航行1h后,海底地形同步定位与建图系统的建图结果中所有测深点定位误差均值约为13m。     

月面巡视机器人快速安全路径规划

为提高月面巡视机器人自主探测任务的效率及安全性,提出了一种基于月面数字高程地图的大范围自主探测快速安全路径规划算法。首先根据获取的月面数字高程地图设计了一种地形可通过性分析方法,并生成了欧几里得距离地图（EDM）为安全路径规划提供参考。然后针对A^*算法解决月面巡视探测问题时搜索速度慢、未考虑路径安全性的问题,提出了FSA^*算法,改进了A^*算法的搜索机制以适用于月面大范围路径的快速搜索,并结合EDM地图设计了一种安全启发式函数,可使生成路径尽量远离危险区域,提高了巡视机器人自主探测过程的安全性。最后选取月球艾特肯盆地区域作为仿真场景,验证了该算法的有效性。     

一种针对恒模信号的运动单站直接定位算法

相比于常规的"测向+位置估计"两步定位模式,以Weiss等提出的目标直接位置确定(DPD)算法具有估计精度高、分辨能力强和无需数据关联等诸多优点。基于该类定位算法的基本理念,提出了一种利用单个运动天线阵列对恒模(即相位调制)信号的DPD算法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立了相应的直接定位优化模型;接着,根据优化函数的代数特征提出了一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得ML估计器的最优数值解;此外,推导了针对恒模信源的位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB),从而为新算法的定位精度提供定量的理论下界。仿真实验表明:相比于已有的基于单个运动天线阵列的直接定位算法以及传统的两步定位算法,通过利用恒模信号的恒包络特征可以明显提高目标直接定位的估计精度。     

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

不同粒径分布模拟月壤承压特性试验研究

月壤的承压特性决定月面巡视探测器的行驶阻力和沉陷,是影响月面可通过性的主要特征之一。为了得出不同粒径分布的模拟月壤在巡视器地面载荷和月面载荷下的承压特性,通过压板试验获取了3种不同粒径分布模拟月壤的承压性能曲线与参数。分析表明:粒径分布对模拟月壤承压性能影响大,粒径粗且分布均匀的JLU-1模拟月壤承压能力最强,其次为JLU-3模拟月壤,而粒径细且分布窄的JLU-2模拟月壤承压能力最弱;3种模拟月壤的变形指数在其他模拟月壤的范围内,松软状态时接近月壤值,在小载荷作用且松软状态时变形指数小于1;3种模拟月壤的内聚模量在其他模拟月壤的范围内,但大于月壤值;松软状态时3种模拟月壤的摩擦模量在其他模拟月壤的范围内,中密和密实状态下均大于月壤值。研究结果对月面探测器行走机构的仿真和路径规划具有参考意义。     

基于信息融合遗传算法的航空发动机气路故障诊断

针对航空发动机由传统定期维修向视情维修转变的发展趋势,研究了遗传算法在气路性能参数估计中的应用,提出了改进的基于信息融合的遗传算法,将多源信息融合到遗传算法中,用以减小遗传算法的搜索范围.仿真结果表明:通过融合多源信息,有效克服遗传算法在寻优过程中陷入局部最优的情况,从而提高了气路性能参数的估计精度,能将估计误差控制在5%以内.