基于因子图的无人喷雾机多源融合定位

针对果林环境GPS信号容易丢失,造成农机位姿估计误差较大的问题,提出了一种基于因子图的喷雾机多源融合定位方法.采用集成彩色和深度相机与IMU的RealSense D435i传感器,感知无人喷雾机周围环境信息.通过改进的自适应阈值均匀Harris角点提取方法,利用金字塔LK光流算法跟踪匹配角点,使用迭代最近点算法估计相机运动,最终采用因子图优化算法迭代优化位姿估计误差.试验在林间道路进行,改进的方法与惯性组合导航相比,在GPS信号丢失时可以有效地实时估计喷雾机位姿,试验测试距离总共112.39 m,多传感器融合后的位姿更新频率约为50 Hz.结果表明:喷雾机定位均方根误差减少了0.816 m,最大误差减少了4.613 m,姿态角度估计最大误差减少了2.713°.     

一种改进的面向SLAM系统的相机位姿估计方法

相机位姿估计是SLAM系统的关键环节,影响着整个SLAM系统的精度和效率.针对SLAM中相机位姿估计存在的问题,提出了一种改进的相机位姿估计方法.该方法的主要思路是将特征点法和直接法结合起来,以此来提升特征点数量不足时相机位姿估计的精度和鲁棒性.首先,提出了一个将相机运动模型和图像划分相结合的特征匹配算法,该算法在保证匹配速度的同时,提高了特征匹配的精度与数量.其次,在特征点的基础上,通过引入光度信息,提出了表观形状加权融合的相机位姿估计方法,该方法在缺乏特征点时依然可以稳定工作.最后,基于优选的关键帧,实现了局部与全局融合的相机位姿优化,其中局部优化通过构建局部关键帧共视关系实现;全局优化通过基于闭环检测构建的位姿图来实现.为验证上述位姿优化方法的性能,构建了基于该方法的SLAM系统,并在当前流行的场景图像数据集上进行了重建实验,重建结果验证了本文方法的有效性.     

融合光度和深度的视觉里程计改进算法

针对视觉里程计中对纹理较少的环境难以获得高精度相机位姿的问题,提出一种融合光度和深度的视觉同步定位与绘图(SLAM)方法.首先构造基于光度和深度的相机位姿优化函数,通过t分布模型计算每个像素点的光度和深度误差权重,对每一帧图像引入帧权重系数λ来平衡光度和深度,并采用中值法求解帧权重λ,求得相机位姿.然后对10个国际标准数据集进行仿真实验,结果表明,对纹理丰富的环境,本方法能够保持DVO SLAM算法的建图精度;对纹理较少的环境,本方法的建图精度要高于DVO SLAM算法,绝对路径误差降低31.6%,相对位姿误差降低19.4%.     

基于滑窗非线性优化的双目视觉SLAM算法

针对双目基于ORB特征的即时定位与地图构建(ORB-SLAM)算法位姿估计精度较低的问题,对其进行了改进,提出了一种基于滑窗非线性优化的双目视觉SLAM算法。该算法引入了滑窗思想,在状态估计过程中对最新多帧图像对应系统的状态进行了解算;重构了位姿估计过程中的代价函数,通过高斯牛顿法优化状态变量;采用边缘化策略,有效限制了待求解状态量的数目,并将其余状态量及与其相关的视觉测量转换为求解当前滑窗内状态的先验约束。通过在公开数据集上测试,验证了算法的精确性和有效性,实验结果表明:该算法能有效估计相机位姿且不发生显著漂移,与双目ORBSLAM算法相比,位姿估计精度有了显著提高。     

混沌PSO梯级优化调度算法及实现

利用切比雪夫(Chebyshev)映射在[-1,1]区间上的遍历性和随机性,提出了一种基于切比雪夫映射的新型混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法在粒子群算法求出的最优解附近进行混沌搜索.提高了混沌粒子群算法的全局优化能力,能有效避免算法容易陷入局部最优以及解决逻辑斯谛(logistic)映射不能在负值区间进行搜索的问题.针对模型中复杂的约束条件,采用分段线性插值函数实现了对目标函数的求解,并通过对采用丰枯电价时三峡梯级水电系统长期优化调度问题的计算及与其他算法的对比,验证了该算法可解决具有复杂约束条件的工程优化问题.     

基于改进ICP算法的室内环境三维地图创建研究

提出一种基于离散选取机制的改进特征点ICP算法,并设计了基于该算法的三维地图创建方法.该方法分为3个阶段,首先提取并匹配相机运动过程中采集的RGB彩色图像中的SURF特征点;然后结合RANSAC算法进行初始配准,优化特征点集初始位姿、去除误匹配,并结合基于离散选取机制的特征点ICP算法进行精确配准;最后利用g2o图优化算法结合关键帧实现对相机运动轨迹的优化,减少累计误差,并将相机采集到的点云数据根据相机当前位姿构建三维点云地图.经过在5个公开数据集环境下进行实验对比,证明本方法的可行性和有效性,在相机运动长度为15.989 m的情况下误差仅为0.059 m,且能够准确地创建实验环境的三维地图.     

基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法

为满足机械臂手眼标定过程中不依赖人工提供固定机械臂路径的要求,提出一种基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法.通过分析特征点在机械臂极坐标系与深度相机坐标系下的坐标转换关系,建立了基于深度相机的手眼模型;采用基于变异粒子群的在线优化算法,实时估计手眼关系参数;建立机械臂运动能量函数,给出了机械臂位姿补偿方法,满足特征点视野约束的同时保证运动能量最小.实验结果表明:所提方法能较为精确地估计手眼关系参数,并且能实时补偿机械臂位姿,实现自动手眼标定功能.     

一种利用RAC模型改进的DLT相机位姿估计方法

相机的n点透视(PnP)问题在机器视觉、无人机自主降落、机器人控制以及相机测量等领域有着极其重要的意义。直接线性转换(DLT)算法作为一种经典的Pn P算法,能够快速地估计相机的位姿参数,但DLT算法的位姿估计结果,尤其是对转移矩阵的估计,误差较大,抗噪能力弱,很难应用于具有一定噪声的实际环境中。利用RAC模型对DLT算法进行改进,并通过模拟实验和真实实验进行算法测试。结果表明,改进的算法在保持了DLT高效率的同时,大大提升了算法的精度和稳定性。     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功,但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM）,将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合,进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先,通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息,通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面,实现3D物体的位姿初始化。同时,引入了目标间相对位姿不变性的语义约束,构造了语义损失函数,将其添加到BA优化中,最后通过增量式3D线段提取,构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验,不仅构建了半稠密地图,同时添加了语义信息,为后端的优化提供了新的约束,相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能,有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境,执行更复杂的任务。     

机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解

针对采用传统反向传播(BP)神经网络算法进行逆运动学求解收敛速度慢的问题,提出将微分进化(DE)与粒子群优化(PSO)算法相结合,对用于机器人逆运动学求解的BP神经网络进行优化。基于机器人正解映射建立优化算法的目标函数,在PSO过程中,引入DE操作优化粒子进化方向,并将此混合算法用于BP神经网络权值与阈值的优化。对KUKA机器人进行仿真实验,结果表明:采用该文方法对机器人逆运动学问题的求解精度高,求得的关节角度误差小于0.1°;逆运动学求解结果所对应位姿矩阵的位置误差在0.1 mm数量级,具有较好的泛化能力。该文方法满足机器人位置和姿态方面的精度要求。