强跟踪滤波在移动机器人SLAM的应用研究

针对移动机器人的运行特点,分析机器人常用SLAM方法,提出将STF应用于移动机器人SLAM。主要结合STF算法优点,通过引入渐消因子,解决机器人模型未知和状态变化不连续的问题,将算法用于环境地图的创建和机器人的定位。实验结果证明该应用比其它方法定位精度高,能够满足在大范围室内环境下SLAM的需求。     

惯性/视觉/激光雷达SLAM技术综述CSCD

同时定位与建图(SLAM)技术已广泛应用于各类自主移动平台中,其中视觉SLAM和激光雷达SLAM是两种主要的SLAM技术方案。然而,视觉SLAM系统易受视觉环境变化的影响,而激光雷达SLAM系统则在结构单一等环境中会出现精度退化甚至失效的情况。随着智能移动平台应用场景的不断拓展,对SLAM系统的精度和鲁棒性等提出了更高要求,将多种具有互补性的传感器进行融合是提升SLAM系统性能的有效途径。据此,聚焦惯性/视觉/激光雷达多传感器融合SLAM技术,从多传感器标定和多源数据融合两个主要方面进行综述,最后对多传感器融合SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

一种基于粒子滤波的月球车同时定位与地图创建方法

针对月球探测车位置与姿态的准确估计问题,提出了一种基于RBPF粒子滤波的月球车SLAM方法。该方法基于高速激光雷达对环境地貌的观测,通过激光测距值与所建栅格地图之间的匹配实现。鉴于车体的位置估计仍难以彻底消除累积误差,提出了对于月球车平动速度的估计方法,并通过仿真实验验证了该速度估计方法的正确性。为提高粒子滤波的实时性能,提出所有粒子共同维护一幅地图的处理方法,实验表明该方法在明显提高SLAM实时性的同时,并未对滤波效果产生明显影响。
     

室内多移动机器人协同建图与路径规划

多机器人协同定位与路径规划是协同侦察、作战等场景中的首要问题,其难点在于如何在未知环境下完成自主定位。提出了将多机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统应用于室内环境,,以解决此问题。针对机器人定位存在的相关定位误差,采用了增加惯性测量单元的方法,以进行修正。为解决单个机器人在构建地图时速度较慢的问题,将基于坐标变换的方法用于多机器人的地图融合。此外,基于冲突检测和冲突规避思想,对多机器人路径规划方法进行了研究,并将其部署在了多机器人系统中。实验结果表明,采用多机器人协作进行环境探测,在确保全局地图信息完备的同时,可以提高构图效率。基于冲突规避的多机路径规划方法,可以为机器人个体规划出无碰撞路径,机器人可以根据该路径到达目标位置。     

一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM技术

针对智能无人系统的定位与地图构建问题,提出一种基于粒子滤波的双目视觉惯导SLAM（即时定位与地图构建）方法。算法基于传统粒子滤波思想设计实现,后端处理时仅对位姿状态量进行滤波,有效解决了传统算法的维度爆炸问题,减少计算量的同时保证一定的精确度,兼顾SLAM算法精确性和即时性的要求。实验结果表明,方法整体定位精度相对误差低于5%,在光照条件适宜的小型场景效果更佳,误差低于3%,能够达到分米级精度,证明了SLAM方法能够完成SLAM系统的要求,实现即时定位与地图构建功能,具有一定的准确性、稳定性和鲁棒性。粒子滤波能够应用于视觉惯导SLAM领域并达到较高的精度要求。     

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.     

不依赖于卫星的无人系统视觉/激光雷达感知与自主导航技术

智能化的无人系统在现代社会中起着重要作用,而对环境信息的准确感知以及自身位置的精准估计是无人系统智能、高效执行任务的核心基础,视觉与激光雷达传感器是无人系统常用的感知与导航传感器.近年来,随着应用场景的拓展,无卫星信号、无光等恶劣环境对无人系统的感知与自主导航技术提出了新的挑战.针对上述环境,对无人系统中视觉/激光雷达...     

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。     

移动工业机器人在飞机装配生产线中的应用研究

在总结移动工业机器人在飞机装配生产线等航空制造场景典型应用的基础上,重点分析了移动工业机器人多传感器融合的同步定位和建图、移动机器人导航控制、机械臂精度控制和数字化测量等关键技术,并对未来航空领域移动机器人的人机协作、多传感器数据融合、智能规划与决策、数字孪生体系等发展趋势进行了阐述.     

多智能体协同视觉SLAM技术研究进展

多智能体的协同视觉SLAM系统在地面机器人或空中飞行器梯队中应用得越来越广泛。由于不同的智能体之间会交换或共享信息,协同视觉SLAM系统不同于应用在单个智能体上的典型的视觉SLAM系统,具有更好的鲁棒性、准确性和高效性。阐述了多智能体协同视觉SLAM的发展历史和现有的研究方法,描述了协同视觉SLAM系统实现所涉及的关键技术,包括协同姿态估计和地图构建,以及新兴的分布式架构。此外,对多智能体协同视觉SLAM技术的发展趋势进行了展望。