基于改进ORB算法的移动机器人视觉SLAM方法研究

以移动机器人视觉导航为应用背景,针对传统ORB算法在视觉SLAM中存在特征点分布不均匀、重叠特征点较多的问题,提出一种改进ORB算法。首先,对每层图像的尺度空间金字塔进行网格划分,增加空间尺度信息;其次,在特征点检测时,采用改进FAST角点自适应阈值提取,设置感兴趣区域;然后,采用非极大值抑制的方法,抑制低阈值特征点的输出;最后,使用基于区域图像特征点分布的方差数值评价待检测图像中特征点的分布情况。实验结果表明,改进ORB算法特征点的分布较为均匀,输出特征点重叠数量较少,执行时间较短。     

视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法

针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题,通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述(ORB)算法进行改进,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配,提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题,采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算,通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息;根据紧耦合原理,采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解,得到机器人位姿信息。实验结果表明:(1) ORB算法虽然提取的特征点数较少,但耗时短,且特征点分布均匀,可以准确描述物体特征。(2)改进ORB算法与原ORB算法相比,虽然提取时间有了一定的增加,但提取的可用特征点数也大大增加了。(3) RANSAC算法剔除了误匹配点,提高了特征点匹配的准确性,从而提高了单目视觉定位精度。(4)改进后融合定位方法精度有了很大提升,相对误差由0.6m降低到0.4m以下,平均误差由0.20m减小到0.15m,均方根误差由0.24m减小到0.18m。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。     

多视角几何Rao-Blackwellised SLAM算法

低成本传感器、高精度定位是机器人同步定位与地图构建的热点研究问题。采用单视觉传感器来获取多个图像视觉信息,通过因式分解求解多幅图像的空间关系;利用多视角几何理论获得环境深度信息。机器人的同步定位与地图构建是通过对观测模型进行一阶泰勒近似,以及Rao-Blackwellised粒子滤波迭代进行的。在MT-R移动机器人研究平台进行实验,实验结果表明所提出的方法在定位精度指标优于经典的EKF-SLAM方法,并且只需要单个摄像头。     

基于双目相机的视觉里程计

针对移动机器人视觉导航定位需求,提出一种基于双目相机的视觉里程计改进方案。对于特征信息冗余问题,改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,为使误匹配尽可能减少,主要运用快速最近邻和随机采样一致性算法;一般而言,运用的算法主要是立体匹配算法,此算法的特征主要指灰度,对此算法做出改进,运用一种新型的双目视差算法,此算法主要以描述子为特征,据此恢复特征点深度;为使所得位姿坐标具有相对较高的准确度,构造一种特定的最小二乘问题,使其提供初值,以相应的特征点三维坐标为基础,基于有效方式对相机运动进行估计。根据数据集的实验结果可知,所提双目视觉里程具有相对而言较好的精度及较高的实时性。     

结合YOLO的ORB双目图像匹配方法研究

针对双目视觉中ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)图像匹配算法准确率不高以及会出现不同物体之间特征点错误匹配的问题,提出一种将YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和ORB算法结合的双目图像匹配方法.该方法首先使用YOLO的卷积网络提取图像特征,并采用多尺度预测目标区域坐标和类别信息,以解决小目标与多目标识别不准的问题;接着,使用FAST(Features from Accelerated Segment Test)算子检测特征点和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算子描述特征点,并利用ORB算法进行粗匹配;最后用去误匹配算法判断并去除不同类别和位置信息目标框中的匹配点.实验结果表明,该方法在单目标、双目标和多目标双目图像中的匹配准确率相较传统ORB匹配算法精度都有所提升.     

基于改进闭环检测算法的视觉同时定位与地图构建

针对视觉同时定位与地图构建（SLAM）中容易由误差累积导致构建地图不一致的问题,提出了一种基于改进闭环检测算法的视觉SLAM（V-SLAM）系统。为了减小移动机器人长时间运行带来的累计误差,引入一种改进的闭环检测算法,改进相似性得分函数,减小感知歧义,提高闭环的识别率;同时为了减小计算量,通过Kinect直接获取环境图像以及深度信息,并采用计算量小、鲁棒性好的ORB特征进行特征提取和匹配;采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行误匹配删除,从而获得更准确的匹配点对,然后用PnP计算出相机位姿;更稳定、准确的初始估计位姿对后端处理至关重要,利用g2o对位姿进行无结构的迭代优化;最后在后端采用以集束调整（BA）为核心的图优化方法对位姿和路标进行优化。最终实验结果表明该系统能够满足实时性要求,并可以获得更加准确的位姿估计。     

基于视觉词典的单目视觉闭环检测算法

针对移动机器人单目视觉同步定位与地图构建中的闭环检测问题,文中设计一种基于视觉词典的闭环检测算法。算法对采集的每帧图像通过SURF进行特征提取,应用模糊K均值算法对检测的视觉特征向量进行分类,在线构建表征图像的视觉词典。为精确表征局部视觉特征与视觉单词间的相似关联,利用混合高斯模型建立视觉词典中的每一视觉单词的概率模型,实现图像基于视觉词典的概率向量表示,通过向量的内积来计算图像间的相似度。为保证闭环检测的成功率,应用贝叶斯滤波融合历史闭环检测与相似度信息来计算闭环假设的后验概率分布。另外,引入浅层记忆与深度记忆两种内存管理机制来保证算法执行的快速性。实验结果证明该方法的有效性。     

基于场景理解与改进型BUG算法的移动机器人避障

针对现有移动机器人在视觉避障上存在的局限,将深度学习算法和路径规划技术相结合,提出了一种基于深层卷积神经网络和改进Bug算法的机器人避障方法;该方法采用多任务深度卷积神经网络提取道路图像特征,实现图像分类和语义分割任务;其次,基于语义分割结果构建栅格地图,并将图像分类结果与改进的Bug算法相结合,搜索出最优避障路径;同时,为降低冗余计算,设计了特征对比结构来对避免对重复计算的特征信息,保障机器人在实际应用中实时性;通过实验结果表明,所提方法有效的平衡了多视觉任务的精度与效率,并能准确规划出安全的避障路径,辅助机器人完成导航避障。     

基于深度相机的移动机器人视觉跟踪控制研究

基于视觉利用移动机器人进行运动目标跟踪,该文提出一种基于二自由度云台和RGB-D相机的运动目标视觉跟踪及移动机器人路径实时规划、跟踪方法。该方法利用核相关滤波算法在图像中实时追踪目标,控制二自由度云台使深度相机实时对准目标,并根据深度相机得到目标的深度信息,利用坐标转换得到目标相对于机器人的位置信息;其后移动机器人根据目标的位置信息,基于五次多项式进行路径规划;最后采用李雅普诺夫控制律对移动机器人进行轨迹跟踪控制,使得机器人能够平稳地跟踪目标运动。该算法在阿克曼移动机器人上进行了实验,实验结果验证了算法的有效性和实时性。     

基于ACS算法的移动机器人实时全局最优路径规划

以Ant Colony System（ACS）算法为基础提出了一种新的移动机器人实时全局最优路径规划方法.这种方法包括三个步骤:第一步是采用链接图理论建立移动机器人的自由空间模型，第二步是采用Dijkstra算法搜索出一条无碰撞次优路径，第三步是采用ACS算法对这条次优路径的位置进行优化，从而得到移动机器人的全局最优路径.计算机仿真实验的结果表明所提出的方法是有效的，可用于对移动机器人进行实时路径规划.仿真结果也证实了所提出的方法在收敛速度、解的波动性、动态收敛特征以及计算效率等方面都具有比采用精英保留遗传算法的移动机器人路径规划方法更好的性能.     

荷载不确定移动机器人视觉伺服系统鲁棒预测控制

考虑具有可见性约束和执行器约束的载荷不确定移动机器人视觉伺服系统,提出一种鲁棒视觉伺服预测控制策略.首先将该移动机器人视觉伺服系统建模为关于视觉伺服误差和驱动的不确定系统.其次,对约束的视觉伺服误差子系统,设计基于半正定规划的速度规划预测控制算法.该算法分为离线计算和在线调度两个部分,降低预测控制算法的在线计算量.而对...     

基于视觉显著性的移动机器人动态环境建模

本文采用视觉显著性提出了一种移动机器人动态环境建模方法.该方法利用提出的视觉显著性模型,对连续的2帧图像中匹配的加速稳健特征点(SURF)利用其位置关系并采用多重随机抽样一致(multi-RANSAC)算法实现了环境中动态物体显著性检测.采用投影方法和快速均值漂移算法构建了动态环境的栅格模型,利用得到的动态显著性物体的位置更新环境地图中的栅格占据值以及动态物体的影响区域.动态环境显著图构建实验和动态环境的栅格模型构建实验的结果证明了上述方法是可行的.     

基于案例推理的轮式移动机器人仿变色龙视觉受污偶然性规划

为使移动机器人能够有效应对视觉受污这一突发事件,提出一种基于案例推理（CBR）的偶然性规划方法.首先,对搭载仿变色龙视觉系统的轮式移动机器人（WMR）进行描述,分析其双目负相关运动机制,并给出一种融合隔帧差分法与背景差分法的改进的污染物提取算法,实现动态场景中静止污染物的检测.然后,通过详细分析机器人视觉受污后的环境感知行为建立轮式移动机器人仿变色龙视觉受污环境感知模型,对基于CBR的视觉受污偶然性规划进行建模,并详细分析视觉受污后CBR的推理过程.最后,设计基于机器人目标跟踪常规规划的视觉受污偶然性规划实验,实验结果显示目标跟踪误差基本介于±15个像素之间,表明在视觉受污情况下跟踪效果良好.     

Visual Mark for Robot Manipulation and Its RT-Middleware Component

In this paper, a visual marker called Coded Landmark for Ubiquitous Environment (CLUE) is proposed for easy robot manipulation using the RT-middleware component technology. Currently, home service robots are being expected to work in human living environments; however, such environments might be highly complex for robots. One of the solutions to solve such problems might be the development of structured environments for robots, such as visual marks in human living space, which could often be used in industrial fields, e.g., marked lines for mobile robots in industry. For application of structured environments from the factory to the human living environment, the affinity to humans might be important, such as marks invisible to humans, but visible to robots. In this paper, an invisible marker, CLUE, which is based on QR codes, is proposed; this will provide robots with information on the objects that are to be manipulated and visual guidance required for robot manipulation based on the RT-middleware platform. Finally, by means of actual robot applications, the method to use the proposed robot technology component is shown.     

基于均值偏移的户外图像快速分割算法

提出一种改进的基于均值偏移的户外图像快速分割算法,使其能够满足基于视觉的户外移动机器人导航对图像处理的快速性要求。阐述了均值偏移算法的基本原理,给出了图像快速分割的具体实现方法:对图像进行尺度空间变换,用均值偏移算法在选定的颜色空间中对图像进行分割。通过对多种户外环境下采集到的图像进行实验,结果表明该算法对户外彩色图像快速分割取得了良好的效果。     

基于改进的A*算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

提出了一种改进的A^*算法与动态窗口法相结合的混合算法,以解决移动机器人在多目标复杂环境中的路径规划问题．首要,为了提升算法的运行效率,实现单次规划的路径可通过多个目标点,同时提升路径平滑处理的灵活性并满足移动机器人非完整约束条件,本文利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,进而利用改进的A^*算法规划一条经过多个目标点的最优路径,同时采用自适应圆弧优化算法与加权障碍物步长调节算法,有效地将路径长度缩短5%,转折角总度数降低26.62%．其次,为实现移动机器人在动态复杂环境中局部避障并追击动态目标点．提出将改进动态窗口算法与全局路径规划信息相结合的在线路径规划法,采用预瞄偏差角追踪法成功捕捉移动目标点,并提升了路径规划效率．最后,对所提方法进行仿真实验,结果表明该方法能够在复杂动态环境中更有效地实现路径规划．     

Visual cooperation based on LOS for self-organization of swarm robots

In this study, an attempt has been made to incorporate visual cooperation among decentralized swarm robots for self-organization. Self-organization based on color recognition is presented to overcome the constraints faced in conventional self-organization based on centralized control, in which an external ceiling camera or beacon systems are used. In the proposed scheme, a singular association rule is introduced: a swarm robot considers line-of-sight (LOS) visual information only about its reference robot or a moving target. In particular, this paper presents the following set of cases pertaining to self-organization of swarm robots: 1) a case in which a robot loses a moving target from its LOS, 2) a case in which a robot loses a reference robot from its LOS, 3) a case in which a robot is lost, and 4) a case in which all robots lose the target from their LOS. Results of a simulation and an experiment on prey pursuit show that the proposed self-organization method can be effectively used for multiple mobile robots, despite the use of a simple association rule.