BIM 校正累计误差的激光里程计求解方法

建筑机器人室内作业过程中,如何实现里程计精确求解对后续的定位建图及精准作业有着至关重要的影响。针对传统同步定位与地图构建(SLAM)方法由于回环检测导致的准确性问题,提出了一种以建筑信息模型(BIM)数据校正激光里程计累计误差实现精准定位的方法。首先求解机器人初始时刻在BIM中的全局初始定位,其次提取三维点云关键点并转换其为二维点云,然后以轮式里程计数据为预测值求解帧间运动,最后结合BIM数据消除累计误差得到高精度里程计定位。实验表明：本方法在机器人初始定位、激光点云处理和消除累计误差的运动求解上具有良好的稳定性和准确性,初始定位误差小于2 mm,里程计偏移量误差控制在0.09%内,为建筑机器人精确建图提供了有力保障。     

基于蛇形机器人的SLAM技术研究

针对蛇形机器人特殊的运动形式和运动环境导致的里程计信息失效的问题,提出一种基于激光雷达扫描匹配的SLAM方法。该方法使用PL-ICP算法对激光雷达相邻两帧扫描数据进行匹配,获得机器人的相对位姿变换,并使用该位姿代替里程计位姿信息,以改进粒子滤波器的建议分布函数。使用ROS中的gazebo仿真插件进行仿真实验,验证了该方法的有效性。     

激光雷达 / MEMS IMU/ 里程计紧组合导航算法

为提高机器人在未知复杂环境中导航系统的鲁棒性与稳定性,提出了一种激光雷达/ MEMS IMU/ 里程计紧组合导航 算法。 首先通过 MEMS IMU/ 里程计的预积分,对激光雷达运动产生的畸变点云进行矫正,提高两帧点云之间的特征匹配效 率;然后根据时间戳对预积分的机器人位姿进行线性插值,得到两帧点云之间粗略的位姿变化量,以此粗略的位姿变化量作 为优化算法迭代初值,减少优化算法的迭代次数;其次在后端优化中加入 MEMS IMU/ 里程计的运动约束,利用多传感器联合 优化来提高机器人的定位精度;最后利用数据集进行仿真实验、利用四轮小车开展了室内与室外开闭环实验,实验表明,本 算法室外开环定位误差均值比传统算法 ALOAM、LEGO-LOAM 分别减小 51. 01% 和 24. 75% ,并且其在拐弯等运动剧烈时能 够保持较高精度。     

基于RGB-D传感器的同步定位与建图方法研究

机器人同时定位与地图构建算法(SLAM,Simultaneous Localization and Mapping)可实现机器人的自主控制,文中将SLAM算法与视觉传感器结合,搭载红外摄像头的RGB-D摄像头可以快速进行运动估计及构建3D点云地图,最后将视觉里程计测量的相机位姿与回环检测的信息结合,经过优化可得到轨迹估计的地图。     

激光雷达与惯性测量单元同步融合下的园区三维建图

针对自动驾驶三维建图中存在的建图不准确以及位姿飘移的问题,利用激光雷达里程计消除惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, nIMU）累计误差并通过IMU预积分去除激光雷达点云畸变,形成激光雷达与IMU的紧耦合建图系统;通过增加回环检测因子、激光雷达里程计因子以及IMU预积分因子进行后端图优化,旨在提升定位建图的全局一致性,减小位姿估计误差,降低累计漂移误差。最后,在学校园区实地场景以及利用开源数据集KITTI进行实验验证,实验表明,在选取的学校园区实地场景下,改进算法APE误差均值相较于原算法降低了11.04%,APE均方根误差较于原算法降低了17.35%;改进算法在KITTI数据集场景下平均APE误差下降了10.04%,均方误差方面相较于原算法平均下降了12.04%。研究结果表明,改进的建图方法能够有效提高建图的位姿估计精度与地图构建精度。     

基于非线性优化的激光无人叉车导航用外部参数的自动校准系统

随着移动机器人SLAM导航技术的发展,采用基于工厂的实际环境进行导航的激光无人叉车已逐渐得到大量的应用,而激光无人叉车导航所使用的相关参数的精确性对激光无人叉车导航的精度和稳定性有很大的影响。因此,针对工业场景应用中的基于实际周围环境导航的激光无人叉车,对其相关导航用外部参数进行自动校准的问题开展研究非常必要。针对激光无人叉车的导航用外部参数进行自动校准的问题,采用高斯牛顿迭代法求解根据激光无人叉车运动学模型所计算得出的里程计位姿变化量和根据激光扫描帧匹配所计算得出的激光里程计位姿变化量之间偏差的最小化非线性函数,从而得出校准后精确的导航用外部参数数值,有效提高了激光无人叉车建图和定位的准确性。     

基于ORB关键帧匹配算法的机器人SLAM实现

针对复杂环境下机器人的同时定位与地图构建(SLAM)存在实时性与鲁棒性下降等问题,将一种基于ORB特征点的关键帧闭环检测匹配算法应用到定位与地图构建中。研究并分析了特征点提取与描述符建立、帧间配准、位姿变换估计以及闭环检测对SLAM系统的影响,建立了关键帧闭环匹配算法和SLAM实时性与鲁棒性之间的关系,提出了一种基于ORB关键帧匹配算法的SLAM方法。运用改进ORB算法加快了图像特征点提取与描述符建立速度;结合相机模型与深度信息,可将二维特征图像转换为三维彩色点云;通过随机采样一致性(RANSAC)与最近迭代点(ICP)相结合的改进RANSAC-ICP算法,实现了机器人在初始配准不确定条件下的位姿估计;使用Key Frame的词袋闭环检测算法,减少了地图的冗余结构,生成了具有一致性的地图;通过特征点匹配速度与绝对轨迹误差的均方根值对SLAM系统的实时性与鲁棒性进行了评价。基于标准测试集数据集的实验结果表明,ORB关键帧匹配算法能够有效提高SLAM系统建图速度与稳定性。     

语义信息增强的 3D 激光 SLAM 技术进展

由于激光雷达可直接获得测距信息且相较于视觉传感器对光照等环境变化更具鲁棒性等优点,激光同步定位与建图(SLAM)技术近年来得到广泛发展。传统激光SLAM已取得很多研究成果,但其仅利用几何特征,对场景的理解有限,难以应对复杂任务,除此之外,当前SLAM应用场景已由传统静态场景向复杂动态场景过渡,传统方法由于动态元素干扰大多难以获得较好的性能。因此,语义信息增强的三维(3D)激光SLAM技术愈发受到研究学者们的关注,通过赋予点云语义标签与纯几何特征进行融合,一方面借助语义信息滤除潜在运动对象以解决静态环境假设问题,另一方面以语义信息辅助激光里程计获得高精度的定位与建图。综述了语义信息增强的3D激光SLAM技术研究进展,提出了该技术通用框架,分模块对该领域的突出研究成果及应用进行重点介绍,最后对该领域发展方向进行了总结与展望。     

基于自适应惯导辅助特征匹配的视觉SLAM算法

为提高视觉同步定位与建图系统的定位、建图精度,克服传统算法中特征匹配搜索半径为固定值导致视觉里程计在高动态运动时特征误匹配率高的问题,本文提出一种搜索半径自适应的惯导辅助图像特征匹配方法。该方法首先对双目相机左右两帧图像进行特征提取与匹配,并获取地图点三维坐标,然后通过预积分惯性测量单元的量测值预测相机位姿,再根据误差传播定律计算预测位姿的协方差,最后利用预测位姿将地图点投影至图像得到对应像素坐标,从而根据像素坐标中误差确定地图点最有可能出现的区域半径。实验结果表明,该方法可有效缩小特征匹配的搜索半径,显著提高图像特征匹配的准确度,使跟踪线程位姿精度提高约38.09%,系统整体位姿精度提高约16.38%。该方法可为每个特征点提供自适应区域约束,提高特征点匹配的准确度,进而提升系统位姿估计精度,构建更高精度的稠密地图。     

移动机器人混合的半稠密视觉里程计算法

为了提升快速运动环境中移动机器人视觉里程计的精度,提出一种移动机器人混合的半稠密视觉里程计算法。首先,利用鲁棒性强且适用于相机快速运动的特征点法快速追踪相机位姿,并根据深度不确定性分别建立3D-2D的重投影误差以及3D-3D几何误差,提出改进的运动位姿求解方法,为半稠密直接法提供更准确的初始位姿;其次,采用Sobel卷积核获取图像中梯度明显的像素点,进而通过最小化光度误差对关键帧进行配准,有效估计关键帧间相对运动;最后通过位姿图对关键帧位姿以及相邻帧间变换进行局部优化,减少轨迹漂移。两种公开数据集以及实际在线场景实验验证,本文算法可有效提高视觉里程计位姿精度,可以满足快速运动场景中自主定位的要求。     

基于可视点法剔除动态目标的激光-惯导SLAM

针对传统激光同时定位与建图在动态环境中位姿估计累计误差大、地图中存在动态目标错误点云的问题,本文提出了一种基于可视点法实时剔除动态目标的激光-惯导SLAM方法(DM-LIO)。该方法使用IMU测量值为基于可视点法的动态目标剔除模块提供先验位姿,并引入基于弯曲体素空间的点云聚类方法,以解决在低分辨率可视点法下动态点不能被完全捕捉的问题,从而实现了在算法前端剔除激光点云中的动态目标。本文通过自主搭建室内真机实验平台和使用公开数据集两种方式对算法性能进行评估。真机实验结果表明本文提出的DM-LIO能够对多个动态目标以及非先验动态目标进行实时剔除;在公开数据集Urbanloco上的测试结果表明,在高动态的环境下DM-LIO的绝对轨迹误差相较于LIO-SAM减少了60%以上,验证了该算法在高动态环境中具有良好的定位精度。     

多传感器信息融合的移动机器人定位算法研究

为有效降低使用单一传感器进行移动机器人定位时的不确定误差,提高机器人定位与建图的准确性和鲁棒性,提出了一种多传感器信息融合的移动机器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法实现机器人同时定位与路标地图构建,运用图优化理论约束优化蒙特卡洛定位的位姿估计结果;通过双目视觉重建环境的三维点特征,针对视觉信息处理计算量大、跟踪精度不高的问题,研究改进基于ORB的特征点提取与四边形闭环匹配算法;利用因子图模型对激光RBPF-SLAM定位和双目视觉定位进行最大后验概率准则下的信息融合。仿真和实验结果表明通过上述方法可以得到比传统RBPF-SLAM算法及一般改进算法更高的定位精度,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于直流电流二倍频分量抑制的电流源型 PWM 整流器控制策略

锅炉爬壁机器人在实际应用中存在轮式编码器与惯性测量单元(IMU)使用受限,车轮与金属水冷壁之间容易打滑等问 题。 针对以上因素导致机器人全局定位与位姿跟踪性能下降,提出一种基于激光里程计与改进自适应蒙特卡洛(AMCL)的全 局定位方法。 首先,使用基于 PL-ICP 方法的激光里程计替代传统轮式、惯性里程计;然后将遗传学中 DNA 交叉变异的思路引 入 AMCL 的粒子迭代过程中,提出一种遗传算法改进的自适应蒙特卡洛定位方法,缓解 AMCL 粒子贫化导致位姿跟踪性能下降 和恢复定位速度慢的问题。 经实验验证,该方法的绝对定位误差控制在 12. 7 cm,精度较普通 AMCL 方法提升 32. 4% ;该方法 在机器人发生轻微打滑时定位结果几乎不受影响,发生较大滑动时恢复定位的速度较普通 AMCL 方法提升 35% 。     

一种基于增广EKF的移动机器人SLAM方法

针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速度校正参数附加到卡尔曼滤波算法的向量空间中,以形成增广状态空间,同时预测和更新了SLAM初始状态空间和速度校正参数,笔者在线实时修正机器人的速度和航向角,避免积累航向角误差,从而降低了测程法误差。基于均方根误差和归一化估计方差进行了仿真实验分析,研究结果表明:与EKF-SLAM相比,所提出的方法具有更好的估计性能,使算法保持良好的一致性,大幅度提高了机器人自身定位精度和路标估计准确度。     

基于地磁场的室内定位和地图构建

提出了一种利用室内地磁场的空间波动来实现即时定位和地图构建的方法。为了能增加定位精度和减少计算量,本文依据地磁场传感器能够测量地磁3个正交方向上的分量和不同的权重计算方式改进了粒子滤波算法,并结合克里金法对地磁地图进行更新。在定位阶段,利用改进的粒子滤波来估计机器人的位置,算法的收敛速度每次约加快0.5 s和定位误差约减少3.5 m;在构造地图阶段,利用克里金空间插值法来实现的空间波动地磁地图的更新较其他插值算法更灵活,且经过插值后的地图更有助于提高机器人的定位精度。通过MATLAB仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且通过机器人观测值和里程计数据实时地构建连续一致的地图。     

基于Kinect传感器的室内机器人自定位研究

针对同步定位地图创建（SLAM）中的定位问题,提出一种基于Kinect传感器的室内机器人自定位方法。利用Kinect传感器采集图像信息和深度信息,获取场景图像的SIFT匹配特征点集,并将特征点集的像素和深度信息转为三维数据,利用ICP算法计算机器人相邻位姿的旋转矩阵与平移向量。采用RANSAC方法去除SIFT匹配外点,提高了运动参数的计算精度。通过实验验证该方法的可行性。     

基于卷积神经网络与扩展卡尔曼滤波的 单目视觉惯性里程计

针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计。采用神经网络取代传统里程计中基于几何约束的视觉前端,将单目相机输出的估计值作为测量更新,并通过神经网络优化EKF的误差协方差。利用EKF融合CNN输出的单目相机位姿和惯性测量单元(IMU)数据,优化CNN的位姿估计,补偿相机尺度信息与IMU累计误差,实现无人系统运动位姿的更新和估计。相比于使用单目图像的深度学习算法Depth-VO-Feat,所提算法融合单目图像和IMU数据进行位姿估计,KITTI数据集中09序列的平动、转动误差分别减少45.4%、47.8%,10序列的平动、转动误差分别减少68.1%、43.4%。实验结果表明所提算法能进行更准确的位姿估计,验证了算法的准确性和可行性。     

移动机器人基于激光点云定位建图的汽车宽度与方位估计

在移动机器人抓取搬运作业中,识别待操作目标物体的宽度和方位是成功的关键。针对室外环境下停放的汽车搬运作业需求,提出一种识别待搬运汽车宽度和方位的方法。该方法基于三维激光传感器,先构建整个环境的三维点云地图,然后从地图中分离出目标汽车点云,最后将汽车点云向地面投影,根据投影的点云包围盒进行汽车的宽度和方位估计。采用室外实验验证了该方法的识别效果,其精度满足应用要求。