基于道路几何特征的地图匹配方法研究

从地图匹配技术的基本原理出发,比较了几种典型的点到线型地图匹配算法的优缺点以及适用范围。结合实际行车轨迹连续、特征明显的特点,提出了一种基于道路几何特征的地图匹配方法,并从候选路径确定、匹配路径确定和匹配点求取三方面对算法进行了详细说明。最后通过设计试验,验证了其可行性和准确性。经验证,采用此地图匹配方法可将惯性定位定向的定位精度提高到20m以内。     

基于SURF特征匹配的优化RatSLAM类脑导航方法

RatSLAM是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法。针对复杂环境如光线影响导致RatSLAM产生误差的问题,提出了基于SURF特征匹配与位置细胞校正算法的优化RatSLAM类脑导航模型。本方法通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息,头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿,利用上述细胞所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置,最后构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测与检测预先设置好的位置细胞节点,对当前运动轨迹进行修正。实验结果表明,在有光线影响的情况下,本文所提出的方法将绝对定位误差大大降低。     

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。     

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。     

基于边界的无人机主动SLAM算法

同步定位与地图构建技术是无人机实现真正自主导航的关键。为克服被动同步定位与地图构建算法的缺陷,研究了基于边界的无人机主动同步定位与地图构建算法。在无人机的探测区域周围产生候选边界点,通过建立合理的目标函数,从候选边界点中选择目标点,控制无人机朝该目标点方向运动,再运用扩展卡尔曼滤波算法更新无人机的运动状态。通过建立的无人机简化模型,对提出的算法和随机同步定位与地图构建算法进行对比研究,仿真结果表明该算法是有效可行的。     

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。     

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。     

RGB-D SLAM综述

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后,对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析,并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。     

基于点云聚类评估的激光雷达鲁棒定位方法CSCD

基于先验地图的激光雷达定位方法在封闭工业场景下得到了广泛应用,然而环境变化、行人和车辆等动态物体的干扰会影响激光雷达与先验地图的匹配精度。提出了一种动态环境下基于点云聚类评估的三维激光雷达鲁棒定位方法:通过设定角度和距离双阈值,对点云深度图像进行分割聚类,相较于传统分割方法,分割结果对点云噪声更为鲁棒;通过对原始点云进行分割聚类,在粗匹配结果下评估聚类的匹配度,剔除误匹配聚类进行二次匹配以提高匹配精度;通过聚类评估的结果判断匹配成功和失败的点对,进而对点云整体匹配结果的正确性进行评估,相较于传统仅基于距离阈值的判断准则,具有更高的准确性;最终,分别通过公开数据集和实际试验验证了该算法的有效性。试验结果表明,相较于传统匹配方法,该方法有效提高了动态场景下的定位精度和匹配结果评估的准确度,定位误差可以维持在10cm以内。     

基于概率数据关联的地磁匹配算法

针对轮廓匹配算法存在的虚定位问题,在轮廓匹配算法的基础上,提出了一个新的分批地磁匹配方法——基于概率数据关联滤波的地磁匹配算法。算法把满足一定条件的相关值作为滤波器的有效量测,把巡航导弹的位置作为状态变量,建立了基于概率数据关联的地磁匹配模型,利用概率数据关联滤波算法计算巡航导弹的位置坐标。仿真结果表明,该算法有效地降低了虚定位发生的概率,正确匹配率、导航效果均优于轮廓匹配算法。     

地面无人作战平台导航技术发展现状与趋势

当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

复杂环境下微小飞行器惯性/激光雷达Robust-SLAM方法

针对微小型飞行器在巡检、探测和地图构建等应用中关键的自主导航技术,提出了一种基于惯性辅助的激光雷达Robust-SLAM方法用于微小型飞行器自主导航。相对于传统的激光雷达SLAM方法,该方法在SLAM框架中引入了感知环境突变检测方法,并且加强了惯性与SLAM的组合程度,有效地解决了高程方向感知环境发生突变时激光雷达SLAM定位误差大的问题。室内车库实际飞行实验结果表明,该方法能够实现微小型飞行器在三维空间中实时可靠的自主导航,具有较好的工程应用价值。     

多目标无源跟踪中的多特征模糊综合数据关联算法

提出了一种多目标无源跟踪中的数据关联算法———多特征模糊综合数据关联算法。首先基于目标特征关联因子模型,进行单跟踪门的多特征数据关联模糊评估,得到单跟踪门内的有效观测与真实目标的模糊关联程度,在此基础上,进行了多目标数据关联模糊综合评估,得到多目标整体模糊关联程度,最后进行多目标关联判决。由于该算法综合利用了目标更多的特征信息,所以比传统的NN方法有更好的关联性能,计算机仿真表明,它比NN方法的错误关联率约低15%。     

水下运载体导航技术

本文第一部分综合了国外近几十年根据不同需求形成的多种水下导航技术,论述了面上导航信息利用水声技术向水下转化的多种形式以及利用不同地球物理参数与地理位置相关性导航的各自特点与问题,论述了在测绘海底地形、重力与其它地球物理特性及其变化时在传感器层面和任务层面融而为一所形成的独具水下特色的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)导航技术,论述了NavLab作为一个通用工具软件在水下导航系统研发、精度分析以及作业前导航功能规划和导航信息事后处理方面的独特作用。本文第二部分以极具代表性的挪威HUGIN AUV系列产品军民两用为实例,根据任务和导航功能需求,从其“导航工具箱”(ToolBox)选择适用手段,给出典型任务对应的导航方式和传感器。文章结束部分给出了基于先进人工智能技术的未来展望。