视觉SLAM方法综述

实时定位与建图(SLAM)技术搭载特定传感器,使移动机器人在无任何环境先验条件下,在运动过程中自主建立环境模型来计算自身位姿,大幅提高其自主导航能力,以及对不同应用环境的适应性。视觉SLAM方法以相机作为外部传感器,通过采集周围环境信息来创建地图并实时估计机器人自身位姿。为此,介绍了具有代表性的经典视觉SLAM方法及与深度学习相结合的视觉SLAM方法,分析了视觉SLAM方法中采用的不同特征检测方法、后端优化、闭环检测,以及动态环境下视觉SLAM方法的应用,总结了视觉SLAM方法的问题,并探讨了视觉SLAM方法在未来的热点研究方向和发展前景。     

基于先验子图检测的失效航天器SLAM方法

基于激光雷达的航天器位姿估计技术是当前在轨服务研究热点。针对失效航天器位姿估计,将通用的图优化SLAM技术应用到空间非合作目标的研究中。为解决SLAM算法在动态场景中产生累积误差问题,利用失效航天器自身运动特点,提出一种基于先验子图检测改进的SLAM算法。在该算法中,通过激光雷达和惯性测量单元分别采集失效航天器及周围环境的点云数据、服务航天器的运动信息,构建出服务场景下航天器的相对位姿图;再采用先验子图检测方法建立不连续的位姿节点间的约束关系;最后用约束信息对位姿图进行优化。仿真结果表明,相较于通用的SLAM算法的位姿估计,该方法减小了累积误差,提高了相对位姿估计精度,可以为后期的导航、控制等在轨任务提供信息。     

空间机器人自主定位定向方法研究

针对机器人在月球或火星上进行采矿的应用背景,研究了切平面捷联惯导方案、视觉定位方案、静态和动态的视觉/惯性组合定位定向方案.所提出的视觉/惯性组合导航系统使惯导系统的导航精度有很大的提高,同时只要求机器人携带很少的设备,大大降低了系统的成本.仿真结果表示该方案可行.      

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。      

基于视觉引导的工业机器人示教编程系统

针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人运动所需的位姿数据。然后解析机器人控制器可执行文件的格式,将位姿数据转化为机器人可以执行的文件。最后通过试验验证了视觉引导示教方式的可行性,并对示教跟踪精度进行了分析,结果表明,跟踪误差最大为-1.18 mm,均方根误差为0.47 mm。      

火星车自主导航与路径规划技术研究

针对火星车工作任务环境,借鉴国外成功研究经验,给出了火星车自主导航敏感器配置,研究可在实际工程中应用的火星车自主导航与路径规划技术,包括DEM图构建与障碍物检测、全局路径规划、基于立体视觉相机的视觉里程计、多传感器融合位姿确定以及局部路径规划技术,并搭建了实验系统,在实验室内进行了仿真验证。相关研究结果可为我国后续开展火星车自主导航系统研究提供一定的基础。     

基于脉冲星和紫外敏感器的自主定轨定姿授时研究

为提高深空探测器的自主导航能力, 利用脉冲星导航的脉冲到达时间和脉冲星 角位置测量值、紫外敏感器中心天体质心相对于探测器的方向矢量和距离测量 值以及紫外敏感器输出的航天器姿态角, 以探测器在惯性坐标系下的位置和速度、 探测器本体坐标系相对于惯性坐标系的姿态角、星载时钟钟差为系统状态变量, 通过联邦扩展卡尔曼滤波器估计组合导航系统的系统状态, 并利用火星环绕段 轨道数据进行仿真实验. 仿真结果表明, 该组合导航方法能够使火星轨道器 在环绕段飞行中同时进行定轨、定姿和授时, 且具有较高的导航精度和授时能力.      

基于球投影的面阵探测器扭转角测量与校正

为了消除基于面阵探测器的锥束X射线计算机断层成像(XCT,X-ray Computed Tomography)检测系统中探测器的安装误差对重建断层图像的影响,使投影坐标系准确建立,并与重建坐标系精确配准,提出了基于椭圆拟合的平板探测器位姿参数的估计方法.并在此基础上,从锥束XCT的近似重建算法FDK(Feldkamp)出发,结合空间坐标变换原理,改进了重建算法中投影地址的计算方式,使之能在存在安装误差的情况下准确计算投影地址,重建出正确的断层图像.该方法简单有效,计算量小,无需对系统硬件进行调整.实验结果表明,利用该方法可以有效地消除由于探测器位姿引起的图像伪影.     

基于计算机视觉的UAV自主空中加油半物理仿真

设计并实现了一种基于计算机视觉的无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicle）自主空中加油仿真平台,采用点匹配与位姿估计算法对软管式加油锥发光二极管（LED,Light Emitting Diodes）标志进行识别.对大气扰动和尾涡流进行了建模,建立了加油锥模型,并设计了加油锥运动状态预估算法.在此基础上,设计了基于线性二次型调节器（LQR,Linear Quadratic Regulator）的飞行控制律.基于上述技术,在实验室环境下设计开发了基于单目机载摄像机的无人机自主空中加油半物理仿真平台.半物理试验结果表明：所设计的位姿匹配算法和飞行控制律能够满足复杂环境下无人机自主空中加油的性能要求,具有较强的实时性、准确性和鲁棒性.