一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法

在单机器人SLAM过程中,定位误差和建图误差随机器人运动距离增大而增大。为了有效降低SLAM误差,本文提出了一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,机器人定位和建图问题被分解为两个独立环节,首先,联合机器人控制量和智能空间摄像机网络的观测值估计机器人位姿,给出了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式;然后,机器人利用自身位姿及对目标的观测来构建环境地图。仿真实验表明本方法有效提高了机器人的定位精度,进而得到了更加精确的环境地图。     

基于ROS的室内导航机器人设计研究

采用基于机器人操作系统（ROS）的设计方案开展了机器人在自主导航中的应用研究,设计了一款集定位、SLAM建图、路径规划、驱动控制于一体的机器人综合系统。系统利用激光雷达扫描获取环境实时数据和里程采集信息,通过Gmapping算法对数据进行融合,以及采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）方法实现了环境地图绘制与定位。通过matlab对路径规划算法进行对比研究发现,路径规划任务中Djakarta算法更适应在室内多障碍物场景。而实验结果显示在模拟环境中利用Dijkstra算法和DWA算法进行避障更加有效。仿真实验结果也表明,该系统可构建高精度环境地图,并对机器人进行定位和导航,实现了在实时路径规划中成功避开障碍物到达目标点。以上研究表明在室内定位和导航任务中该机器人系统框架具有良好的可行性和稳定性。     

基于ROS的移动机器人导航系统研究与仿真

针对移动机器人的自主环境感知与自主导航问题,本文提出了一种基于机器人操作系统(ROS),并结合同步定位与地图构建技术(SLAM)与路径规划的多目标点导航方式。首先利用GAZEBO仿真平台建立基于阿克曼结构的四轮机器人和仿真环境。然后利用SLAM技术,构建仿真环境的二维栅格地图。最后利用多目标点导航算法,开展机器人针对多个目标区域的自主导航测试。并通过调整TEB参数,优化机器人的运动轨迹。实验结果表明:机器人有效完成了多个目标区域的自主导航任务,并且规划路径较为合理,运行过程较为平稳。     

栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM

针对移动机器人在未知环境中导航时由于机器人本身位置不确定、所处环境不可预知等问题,提出了一种在栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM定位算法.首先利用贝叶斯规则更新环境信息;然后利用改进粒子滤波对机器人进行定位,地图更新和机器人定位交替进行,直到将整个环境探测完毕.仿真结果表明:该算法在SLAM中增强了实时性,比较精确地...     

基于视觉的多机器人协作SLAM 问题

 视觉SLAM 仅采用图像作为外部信息,用于估计机器人位置的同时构建环境地图。SLAM 是机器人自主性的基本前提,如今在小动态环境采用激光或者声呐传感器构建2D 地图得到较好地解决。然而动态、复杂和大范围下的SLAM 仍存在问题,使用视觉作为基本的外部传感器是解决问题的一个新颖热门的研究方法。在视觉SLAM 中使用计算机视觉技术,如特征检测、特征描述和特征匹配,图像识别和恢复,还存在很多改善的空间。本文在视觉SLAM 领域的最新技术的基础上,对基于视觉的多机器人协作SLAM 领域的前沿技术进行综述。     

移动机器人多信标SLAM技术

针对大型煤矿中的露天移动机器人自主行走问题,应用基于卡尔曼滤波的SLAM算法,研究了移动机器在不携带惯性导航设备,也无先验地图的情况下,通过自身携带的传感器与环境特征量进行应答式通信,建立环境地图,并利用该地图计算自身位置,从而实现自主导航与定位。仿真结果显示,SLAM算法的定位误差保持在±1 m以内,速度误差保持在±0.2 m/s以内,对环境特征量的定位误差随着机器人的移动逐渐减小,最终保持在±2 m以内。同时,通过对不同距离量测噪声与速度量测噪声的情况也进行了分析。仿真结果显示,当保持距离量测噪声不变,增大速度量测噪声时,或保持速度量测噪声不变,增大距离量测噪声时,SLAM算法的定位精度均会下降。研究表明,基于卡尔曼滤波的SLAM算法很好地控制了移动机器人在未知环境中的定位误差,保证了机器人的定位精度。     

自主导航避障移动机器人仿真软件设计

设计了一款可实现移动机器人自主导航避障的仿真软件,该软件包括机器人运行环境仿真与机器人运动控制仿真2部分.其中运行环境仿真部分提供了机器人的障碍环境即运行地图,机器人运动控制仿真部分分别模拟了机器人雷达、导航避障算法及机器人运动.首先讨论了软件框架,实现了机器人“传感-思考-执行”的运行机制;然后详细介绍了机器人雷达仿...     

基于混合模型的移动机器人同时定位与环境建模

提出一种基于混合地图模型的融合声纳传感器观测信息与里程计信息的同时定位与环境建模(SLAM)方法.该方法用混合模型即栅格地图模型和直线特征地图模型表示环境地图.首先,采用三区域声纳模型以及贝叶斯法则构建栅格地图,并通过在空间和时间上融合不同时刻多个声纳传感器的信息提高地图精度.然后,引入霍夫变换提取直线特征,创建直线特征地图,并通过比较地图中直线段的方向相似性、共线性与交叠性,确定全局与局部地图是否匹配.最后,利用直线特征以及扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过状态预测、观测预测、位姿更新3个阶段估计出机器人更新的位姿信息,校正构建的地图模型,从而实现机器人的同时定位与环境地图构建.仿真实验和真实环境实验验证了该算法的可行性与有效性.     

未知环境下的移动机器人SLAM方法

基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的地图精度也很高.     

未知环境下机器人定位与运动目标侦测

提出了一种基于扫描点匹配的未知环境下机器人定位与运动物体侦测方法.该方法利用同一性检验原则完成扫描点类型判断,有效减小由环境运动物体引起的机器人定位误差,提高了动态环境下机器人同时定位与地图构建的准确性.该方法的引入提高了基于扫描点匹配的 SLAM 方法在实际环境中的应用价值,同时拓展了传统SLAM 的研究和应用范围,使之可以与目标跟踪方法相结合.通过实体机器人实验证明了该方法的有效性.     

基于激光同步定位与建图的移动机器人路径寻优方法

针对未知场景下移动机器人路径寻优问题,提出一种基于改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人路径寻优方法。该方法由场景重构和路径寻优组成,利用激光雷达传感器观测特征物信息对广义卡尔曼滤波估计值更新,建立场景理解信息点云构造二维栅格地图,根据场景重构地图信息结合改进的蚁群算法进行路径优化。在复杂场景下,通过激光SLAM移动机器人实验表明,改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人在多种复杂场景路径寻优和运行消耗时间等方面取得了较好的效果。     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建 (SLAM)方法. 在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建. 实验结果表明所用方法的有效性. 多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.      

基于粒子滤波的移动机器人SLAM算法

针对FastSLAM算法对传感器精度要求较高,不适用于方向性差的超声传感器问题,提出了一种基于超声概率栅格地图环境特征点提取匹配的移动机器人粒子滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法.该算法可分解为机器人位姿估计和环境路标估计2个部分.基于蒙特卡罗定位原理利用粒子滤波算法对机器人运动轨迹进行估计;在建立全局超声概率栅格地图的基础上,利用概率栅格地图环境特征提取算法对环境路标坐标进行估计.实验证明,该算法较好地解决了超声测距传感器由于散射角大带来的特征点估计不准的问题,对环境路标和机器人轨迹的估计都比较准确.并对移动机器人累计误差进行了有效的补偿,减少了由于累积误差造成的移动机器人轨迹扭曲失真.     

Robust SLAM using square-root cubature Kalman filter and Huber’ s GM-estimator

Mobile robot systems performing simultaneous localization and mapping ( SLAM) are generally plagued by non-Gaussian noise.To improve both accuracy and robustness under non-Gaussian meas-urement noise, a robust SLAM algorithm is proposed.It is based on the square-root cubature Kal-man filter equipped with a Huber’ s generalized maximum likelihood estimator ( GM-estimator) .In particular, the square-root cubature rule is applied to propagate the robot state vector and covariance matrix in the time update, the measurement update and the new landmark initialization stages of the SLAM.Moreover, gain weight matrices with respect to the measurement residuals are calculated by utilizing Huber’ s technique in the measurement update step.The measurement outliers are sup-pressed by lower Kalman gains as merging into the system.The proposed algorithm can achieve bet-ter performance under the condition of non-Gaussian measurement noise in comparison with benchmark algorithms.The simulation results demonstrate the advantages of the proposed SLAM algorithm.     

动态家庭环境智能空间服务机器人全息建图方法

 针对家庭服务机器人工作的复杂动态环境,结合智能空间和机器人二者优势,提出了一种融合环境及其中目标资源分布的家庭智能空间全息地图构建方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,根据建图初期机器人及其感知的全局空间特征点位置完成智能空间传感器网络节点的位姿参数标定,利用已标定传感器网络的观测值和机器人控制量进行机器人位姿估计,同时根据机器人位姿及其观测值进行全息建图。针对建图过程中及建图后的环境和目标变动,设计了基于智能空间监测的全息地图动态更新策略。实验表明,智能空间传感器网络有效地解决了建图中的动态数据关联问题,由其辅助的机器人定位和建图精度明显提高。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

基于转向限制的改进双向启发式最短路径算法

针对考虑转向限制的单源点单汇点最短路径问题,根据动态对偶图思想,建立道路交通网络对偶图,提出了基于存储对偶图节点的双邻接表存储地图数据;改进传统的A*算法,提出了基于可搜索无限邻域的双向启发式算法。该算法选用基于OSP的地图作为实验数据进行路径规划,并运用于基于SLAM算法的车型机器人上进行实验。结果表明该算法可在栅格地图上找到符合实际交通规则的更优可行路径,效率也可满足路径规划要求。